Création de nouvelles colonnes

La création de nouvelles colonnes dans un DataFrame est une opération courante qui permet d’enrichir les données en fonction de calculs, transformations ou conditions spécifiques. Cette section explore les différentes méthodes pour ajouter des colonnes, que ce soit par des opérations simples, des transformations complexes ou des conditions logiques.

Vous apprendrez comment manipuler les colonnes existantes pour créer de nouvelles informations pertinentes et adaptées à votre analyse.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Créer une nouvelle colonne avec une opération simple
  Apprenez à ajouter une colonne en effectuant des calculs simples entre les colonnes existantes, comme des opérations arithmétiques ou logiques élémentaires.

• Appliquer une transformation avec apply() sur une colonne
  Découvrez comment utiliser la fonction apply() pour appliquer des fonctions personnalisées à chaque valeur d’une colonne. Cela permet des transformations plus complexes que les opérations élémentaires.

• Appliquer apply() sur plusieurs colonnes
  Apprenez à utiliser apply() sur plusieurs colonnes simultanément, en passant des arguments multiples à la fonction, pour effectuer des opérations plus avancées ou créer des colonnes basées sur des combinaisons de données.

• Utiliser map() pour transformer une colonne
  La fonction map() permet de transformer les valeurs d’une colonne selon une correspondance donnée. Apprenez à l’utiliser pour appliquer des dictionnaires, des séries ou des fonctions aux éléments d’une colonne.

• Utiliser lambda pour créer une nouvelle colonne
  La fonction lambda permet de définir des fonctions anonymes en ligne. Découvrez comment l’utiliser pour créer de nouvelles colonnes de manière concise et élégante.

• Créer une colonne conditionnelle avec np.where()
  Apprenez à utiliser np.where() pour créer une nouvelle colonne basée sur des conditions, permettant de définir des valeurs selon qu’une condition soit vraie ou fausse.

• Créer une colonne conditionnelle avec apply() et lambda
  Découvrez comment utiliser apply() avec lambda pour créer des colonnes conditionnelles complexes basées sur plusieurs critères. Cette approche est idéale pour les logiques plus élaborées.

💡 Ajouter une nouvelle colonne, c’est souvent l’étape clé pour transformer vos données en informations exploitées.