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
Ajoutez une colonne en combinant les colonnes existantes à l’aide d’opérations arithmétiques ou logiques de base.
Appliquer une transformation avec apply() sur une colonne
Utilisez apply() pour appliquer des fonctions personnalisées sur chaque élément d’une colonne et enrichir vos données.
Appliquer apply() sur plusieurs colonnes
Apprenez à combiner plusieurs colonnes avec apply() pour créer des colonnes complexes ou contextuelles.
Utiliser map() pour transformer une colonne
Transformez les valeurs d’une colonne selon une règle ou un dictionnaire grâce à map(), pour des remplacements rapides et ciblés.
Utiliser lambda pour créer une nouvelle colonne
Générez des colonnes à la volée avec des fonctions anonymes en ligne, pour des calculs concis et personnalisés.
Créer une colonne conditionnelle avec np.where()
Utilisez np.where() pour créer rapidement des colonnes dépendant de conditions simples, de manière performante.
Créer une colonne conditionnelle avec apply() et lambda
Combinez apply() et lambda pour produire des colonnes issues de logiques conditionnelles complexes.
💡 Ajouter une nouvelle colonne, c’est souvent l’étape clé pour transformer vos données en informations exploitées.