পাইথন: প্যান্ডাসে অন্য ডেটাফ্রেম থেকে কলাম যোগ করা (insert)

প্যান্ডাস ডেটাফ্রেমে নির্দিষ্ট পজিশনে নতুন কলাম যোগ করার জন্য insert() মেথড ব্যবহার করা হয়। এটি ইন-প্লেস (in-place) পরিবর্তন আনে।

সিনট্যাক্স

df.insert(loc, column, value)
# loc: ইনডেক্স পজিশন (০-ভিত্তিক)
# column: নতুন কলামের নাম
# value: স্ক্যালার, সিরিজ, অ্যারে বা লিস্ট

উদাহরণ: df1 থেকে Car কলাম নিয়ে df2-তে যোগ করা

import pandas as pd

# প্রথম ডেটাফ্রেম
df1 = pd.DataFrame({
    "Car": ["Audi", "Lamborghini", "BMW", "Lexus"],
    "Place": ["US", "UK", "India", "Australia"],
    "Units": [200, 500, 800, 1000]
})

# دوم д dataframe
df2 = pd.DataFrame({
    "Model": [2018, 2019, 2020, 2021],
    "CC": [3000, 2800, 3500, 3300]
})

print("ডেটাফ্রেম ১:")
print(df1)
print("\nডেটাফ্রেম ২:")
print(df2)

# df1 থেকে Car কলাম নিয়ে df2-তে ইনসার্ট (পজিশন ১)
car_col = df1["Car"]
df2.insert(1, "LuxuryCar", car_col)

print("\nআপডেটেড ডেটাফ্রেম ২:")
print(df2)

আউটপুট

ডেটাফ্রেম ১:
         Car     Place  Units
0      Audi        US    200
1  Lamborghini      UK    500
2       BMW     India    800
3     Lexus  Australia   1000

ডেটাফ্রেম ২:
     CC  Model
0  3000   2018
1  2800   2019
2  3500   2020
3  3300   2021

আপডেটেড ডেটাফ্রেম ২:
     CC  LuxuryCar  Model
0  3000      Audi   2018
1  2800  Lamborghini  2019
2  3500       BMW   2020
3  3300      Lexus  2021

বিকল্প পদ্ধতিগুলো

১. সরাসরি অ্যাসাইনমেন্ট (শেষে যোগ হয়)

df2['LuxuryCar'] = df1['Car'].values  # .values দিয়ে ইনডেক্স অ্যালাইনমেন্ট বাঁচায়

২. assign() মেথড (নতুন ডেটাফ্রেম রিটার্ন করে)

df2_new = df2.assign(LuxuryCar=df1['Car'].values)

৩. merge() / join() (কি-ভিত্তিক)

# যদি কোনো কমন কি থাকে
df2 = df2.merge(df1[['Car']], left_index=True, right_index=True)

দ্রষ্টব্য

• insert() ইন-প্লেস, assign() নতুন অবজেক্ট রিটার্ন করে
• লিস্ট/সিরিজ দিয়ে অ্যাসাইন করার সময় দৈর্ঘ্য মিলতে হবে
• .values বা .to_numpy() ব্যবহার করলে ইনডেক্স অ্যালাইনমেন্ট বাঁচায় (পজিশনাল ম্যাপ)