Ajouter des colonnes personnalisées à la liste des tuples en Python

En matière de manipulation et d'analyse de données, Python se distingue par sa polyvalence et son langage de programmation puissant. Lorsque vous travaillez avec des données, celles-ci doivent souvent être transformées et améliorées pour en extraire des informations significatives. Une tâche courante consiste à ajouter des colonnes personnalisées à une liste de tuples, où chaque tuple représente un enregistrement ou une entité avec plusieurs attributs. En ajoutant des colonnes supplémentaires à la liste des tuples, nous pouvons enrichir les données et les rendre plus informatives pour une analyse ou un traitement ultérieur.

Nous allons approfondir les différentes manières d'ajouter des colonnes personnalisées à une liste de tuples en Python. Afin de pouvoir suivre les exemples de cet article de blog, des connaissances de base en programmation Python sont recommandées. La connaissance des listes, des tuples et des dictionnaires sera utile, car nous travaillerons avec des listes de tuples et manipulerons leurs structures.

Méthode 1 : Utiliser la compréhension de liste

Un moyen simple consiste à utiliser la compréhension de liste pour ajouter des colonnes personnalisées à la liste des tuples. Supposons que nous ayons une liste de tuples contenant des données relatives aux étudiants, chaque tuple contient le nom de l'étudiant et l'âge correspondant. Afin d'ajouter une colonne personnalisée représentant leur note, nous pouvons utiliser l'extrait de code suivant −

Exemple

students = [("Alice", 18), ("Bob", 17), ("Charlie", 16)]
grades = ["A", "B", "C"]

students_with_grade = [(name, age, grade) for (name, age), grade in zip(students, grades)]

Sortie

[('Alice', 18, 'A'), ('Bob', 17, 'B'), ('Charlie', 16, 'C')]

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la fonction zip() pour associer le tuple de chaque élève à la note dans la liste des notes. La compréhension de la liste qui en résulte crée un nouveau tuple pour chaque élève, comprenant son nom, son âge et la note correspondante.

Cette approche offre simplicité et lisibilité, vous permettant d'ajouter rapidement des colonnes personnalisées basées sur d'autres sources de données ou calculs. Elle exploite la puissance de la compréhension de liste pour parcourir la liste de tuples et construire de nouveaux tuples avec la colonne supplémentaire souhaitée.

Approche 2 : Utilisation de la fonction Map()

Une autre approche pour ajouter une colonne personnalisée à une liste de tuples consiste à utiliser la fonction map(). Cette méthode est particulièrement utile lorsque vous devez appliquer une fonction de transformation à chaque élément de la liste. une colonne personnalisée représentant le carré de l'âge de chaque élève −

Exemple

students = [("Alice", 18), ("Bob", 17), ("Charlie", 16)]

def add_age_squared(student):
   name, age = student
   return name, age, age ** 2

students_with_age_squared = list(map(add_age_squared, students))

Sortie

[('Alice', 18, 324), ('Bob', 17, 289), ('Charlie', 16, 256)]

Dans cet exemple, nous définissons une fonction add_age_squared() qui prend un tuple d'étudiant, extrait le nom et l'âge et renvoie un nouveau tuple contenant l'âge au carré. Nous appliquons ensuite cette fonction à chaque élément de la liste des étudiants à l'aide de la fonction map(), ce qui donne une nouvelle liste contenant les données d'origine et les colonnes personnalisées.

La fonction map() offre un moyen concis d'appliquer une fonction à chaque élément d'une liste, en générant une nouvelle liste en sortie. En définissant une fonction de transformation personnalisée, vous pouvez facilement ajouter des colonnes personnalisées basées sur les données existantes dans le tuple. liste.

Méthode 3 : Utiliser la bibliothèque Pandas

Si vous travaillez avec des ensembles de données plus volumineux ou si vous avez besoin de fonctionnalités de manipulation de données plus avancées, l'utilisation de la bibliothèque pandas peut être une option puissante. Pandas fournit un objet DataFrame qui permet une gestion et une manipulation efficaces des données tabulaires. la liste peut être réalisée facilement en utilisant des pandas, comme le montre l'exemple suivant −

Exemple

import pandas as pd

students = [("Alice", 18), ("Bob", 17), ("Charlie", 16)]
df = pd.DataFrame(students, columns=["Name", "Age"])
df["Grade"] = ["A", "B", "C"]

Sortie

  Name  Age Grade
0  Alice   18     A
1    Bob   17     B
2 Charlie  16     C

Dans cet exemple, nous créons d'abord un DataFrame df à partir de la liste de tuples des étudiants, en spécifiant les noms de colonnes comme "Nom" et "Age". Nous attribuons ensuite la colonne Grade en fournissant une liste de notes. Le DataFrame df résultant contient toutes les notes. données originales avec la colonne personnalisée.

Pandas fournit un ensemble complet de fonctions et de méthodes pour la manipulation et l'analyse des données. Il constitue un moyen pratique de travailler avec des données tabulaires, vous permettant d'ajouter facilement des colonnes personnalisées tout en conservant l'intégrité et la flexibilité de votre structure de données.

Ces exemples de sorties fournis dans ce blog montrent comment les colonnes personnalisées sont ajoutées aux listes de tuples en utilisant chaque approche. Ils vous donnent une représentation visuelle de la structure de données résultante après l'ajout des colonnes personnalisées.

Conclusion

Nous explorons ici trois manières différentes d'ajouter des colonnes personnalisées à une liste de tuples en Python. Que vous préfériez la compréhension de listes, la fonction map() ou l'utilisation de la bibliothèque pandas, ces techniques vous offrent la flexibilité de manipuler vos données en fonction de vos besoins. En maîtrisant ces méthodes, vous serez en mesure de gérer diverses situations que vous rencontrez lorsque vous travaillez avec des listes de tuples dans des projets Python.

La polyvalence et la vaste bibliothèque de Python en font un outil puissant pour le traitement et l'analyse des données. La fonction map() est particulièrement utile lorsque vous devez appliquer une fonction de transformation à chaque élément de la liste. En définissant une fonction personnalisée, vous pouvez facilement ajouter des colonnes personnalisées basées sur des données existantes dans une liste de tuples.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!