將空列新增到 Pandas DataFrame
-
使用
賦值運算子
在 PandasDataFrame
中新增空列 -
使用
DataFrame.assign()
方法在 PandasDataFrame
中新增一個空列 -
使用
DataFrame.reindex()
方法在 PandasDataFrame
中新增一個空列 -
使用
DataFrame.insert()
方法在 PandasDataFrame
中新增一個空列 -
使用
DataFrame.apply()
方法在 PandasDataFrame
中新增一個空列 - まとめ
Pandas 還提供了一項功能,可以將一個或多個空列新增到 DataFrame
(表)。我們可以通過多種方式輕鬆地在 Pandas DataFrame
中新增空列。
我們將在本教程中展示如何使用各種方法在 Pandas DataFrame
中新增一個或多個空列,例如使用 assignment operator
和使用 assign()
, insert()
, reindex()
和 apply()
方法。我們還將展示每種方法的實現,以簡要說明每種方法的工作原理。
使用 賦值運算子
在 Pandas DataFrame
中新增空列
使用 賦值運算子
或 空字串
,我們可以在 Pandas DataFrame
中新增空列。使用這種方法,將空值或 NaN
值分配給 DataFrame
中的任何列。
在下面的示例中,我們建立了一個 DataFrame
,然後使用 assignment operator
,我們將空字串和 NaN
值分配給兩個新新增的列,就像 Pandas DataFrame
中一樣。這些列是地址
和名稱
。使用 NumPy
庫,我們將把 NaN
值匯入到 DataFrame
列中。
讓我們看看如何使用 賦值運算子
或 空字串
將空列新增到 Pandas 中的 DataFrame
。
示例程式碼:
import pandas as pd
import numpy as np
company_data = ({
'Employee Name':["Samreena","Mirha", "Asif", "Raees"],
'Employee ID' :[101,102,103,104]
})
dataframe = pd.DataFrame(company_data)
print("------------ Original DataFrame --------------\n", dataframe)
# Add empty column using Assignment operator
dataframe["Blank_Column"] = " "
dataframe["Address"] = np.nan
dataframe["Designation"] = None
print("------------ After Adding Empty Columns ---------------\n", dataframe)
輸出:
------------ Original DataFrame --------------
Employee Name Employee ID
0 Samreena 101
1 Mirha 102
2 Asif 103
3 Raees 104
------------ After Adding Empty Columns ---------------
Employee Name Employee ID Designation Address
0 Samreena 101 NaN
1 Mirha 102 NaN
2 Asif 103 NaN
3 Raees 104 NaN
使用 DataFrame.assign()
方法在 Pandas DataFrame
中新增一個空列
DataFrame.assign()
方法用於向 DataFrame
新增一列或多列。在現有 Pandas DataFrame
中新增新的空列後,在 DataFrame
上應用 assign()
方法會返回一個新的 DataFrame
。
示例程式碼:
import pandas as pd
import numpy as np
company_data = ({
'Employee Name':["Samreena","Mirha", "Asif", "Raees"],
'Employee ID' :[101,102,103,104]
})
dataframe1 = pd.DataFrame(company_data)
print("------------ Original DataFrame --------------\n", dataframe1)
# Add empty column into the DataFrame using assign() method
dataframe2 = dataframe1.assign(Designation=" ", Empty_column = np.nan, Address=None)
print("------------ After Adding Empty Columns ---------------\n", dataframe2)
輸出:
------------ Original DataFrame --------------
Employee Name Employee ID
0 Samreena 101
1 Mirha 102
2 Asif 103
3 Raees 104
------------ After Adding Empty Columns ---------------
Employee Name Employee ID Designation Empty_column Address
0 Samreena 101 NaN None
1 Mirha 102 NaN None
2 Asif 103 NaN None
3 Raees 104 NaN None
使用 DataFrame.reindex()
方法在 Pandas DataFrame
中新增一個空列
DataFrame.reindex()
方法將 NaN
值分配給 Pandas DataFrame
中的空列。這個 reindex()
方法獲取現有和新新增的列的列表。使用這種方法,我們可以將任何索引位置的空列新增到 DataFrame
。
在以下示例中,我們建立了一個新的 DataFrame
,其中包含兩列名稱,分別為 Employee Name
和 Employee ID
。後來,我們使用 dataframe.reindex()
方法將另外兩個新列 Address
和 Designation
新增到具有指定 NaN
值的列列表中。
示例程式碼:
import pandas as pd
import numpy as np
company_data = ({
'Employee Name':["Samreena","Mirha", "Asif", "Raees"],
'Employee ID' :[101,102,103,104]
})
dataframe1 = pd.DataFrame(company_data)
print("------------ Original DataFrame --------------\n", dataframe1)
# Pandas Add empty columns to the DataFrame using reindex() method
dataframe2 = dataframe1.reindex(columns = dataframe1.columns.tolist()
+ ['Designation','Address'])
print("------------ After Adding Empty Columns ---------------\n", dataframe2)
輸出:
------------ Original DataFrame --------------
Employee Name Employee ID
0 Samreena 101
1 Mirha 102
2 Asif 103
3 Raees 104
------------ After Adding Empty Columns ---------------
Employee Name Employee ID Designation Address
0 Samreena 101 NaN NaN
1 Mirha 102 NaN NaN
2 Asif 103 NaN NaN
3 Raees 104 NaN NaN
使用 DataFrame.insert()
方法在 Pandas DataFrame
中新增一個空列
DataFrame.insert()
方法在 Pandas DataFrame
的任何索引位置(開始、中間、結束或指定位置)插入一個空列。
示例程式碼:
import pandas as pd
import numpy as np
company_data = ({
'Employee Name':["Samreena","Mirha", "Asif", "Raees"],
'Employee ID' :[101,102,103,104]
})
dataframe = pd.DataFrame(company_data)
print("------------ Original DataFrame --------------\n", dataframe)
# Pandas Add empty columns to the DataFrame using insert() method
dataframe.insert(1,'Designation','')
print("------------ After Adding Empty Columns ---------------\n", dataframe)
輸出:
------------ Original DataFrame --------------
Employee Name Employee ID
0 Samreena 101
1 Mirha 102
2 Asif 103
3 Raees 104
------------ After Adding Empty Columns ---------------
Employee Name Designation Employee ID
0 Samreena 101
1 Mirha 102
2 Asif 103
3 Raees 104
使用 DataFrame.apply()
方法在 Pandas DataFrame
中新增一個空列
使用 DataFrame.apply()
方法 和 Lambda
函式,我們還可以向 Pandas DataFrame
新增空列。請參閱以下示例,使用 DataFrame.apply()
方法將空列新增到 Pandas 中的 DataFrame
。
示例程式碼:
import pandas as pd
import numpy as np
company_data = ({
'Employee Name':["Samreena","Mirha", "Asif", "Raees"],
'Employee ID' :[101,102,103,104]
})
dataframe = pd.DataFrame(company_data)
print("------------ Original DataFrame --------------\n", dataframe)
# Pandas Add empty columns to the DataFrame using apply() method
dataframe["Empty_column"] = dataframe.apply(lambda _: ' ', axis=1)
print("------------ After Adding Empty Columns ---------------\n", dataframe)
輸出:
------------ Original DataFrame --------------
Employee Name Employee ID
0 Samreena 101
1 Mirha 102
2 Asif 103
3 Raees 104
------------ After Adding Empty Columns ---------------
Employee Name Employee ID Empty_column
0 Samreena 101
1 Mirha 102
2 Asif 103
3 Raees 104
まとめ
在本教程中,我們介紹了不同的方法,例如 assign()
、insert()
、apply()
和 reindex()
以在 Pandas DataFrame
中新增一個或多個空列。我們還展示瞭如何使用 賦值運算子
將空列新增到 DataFrame
。