如何在 Pandas DataFrame 中创建一个空列
- 通过简单的分配创建 Pandas 空的列
-
在 Pandas 中用
pandas.DataFrame.reindex()方法添加一个空列 -
pandas.DataFrame.assign()在 Pandas DataFrame 中添加一个空列 -
pandas.DataFrame.insert()将空列添加到 DataFrame
我们可以使用 DataFrame 对象的 reindex()，assign() 和 insert() 方法在 Pandas 中向 DataFrame 添加一个空列。我们还可以直接为 DataFrame 的列分配一个空值，以在 Pandas 中创建一个空列。
通过简单的分配创建 Pandas 空的列
我们可以直接将 DataFrame 的列分配给空字符串，NaN 值或空 Pandas Series，以在 Pandas 中创建一个空列。
import pandas as pd
import numpy as np
dates=['April-20', 'April-21', 'April-22', 'April-23','April-24','April-25']
income=[10,20,10,15,10,12]
expenses=[3,8,4,5,6,10]
df=pd.DataFrame({"Date":dates,
"Income":income,
"Expenses":expenses})
df["Empty_1"] = ""
df["Empty_2"] = np.nan
df['Empty_3'] = pd.Series()
print(df)
输出：
Date Income Expenses Empty_1 Empty_2 Empty_3
0 April-20 10 3 NaN NaN
1 April-21 20 8 NaN NaN
2 April-22 10 4 NaN NaN
3 April-23 15 5 NaN NaN
4 April-24 10 6 NaN NaN
5 April-25 12 10 NaN NaN
它在 df 中创建三个空列。为 Empty_1 列分配空字符串，为 Empty_2 分配 NaN 值，为 Empty_3 分配一个空 Pandas Series，这也将导致整个 Empty_3 的值为 NaN。
在 Pandas 中用 pandas.DataFrame.reindex() 方法添加一个空列
我们可以使用 pandas.DataFrame.reindex() 方法向 Pandas 中的 DataFrame 添加多个空列。
import pandas as pd
import numpy as np
dates=['April-20', 'April-21', 'April-22', 'April-23','April-24','April-25']
income=[10,20,10,15,10,12]
expenses=[3,8,4,5,6,10]
df=pd.DataFrame({"Date":dates,
"Income":income,
"Expenses":expenses})
column_names=["Empty_1","Empty_2",'Empty_3']
df = df.reindex(columns = column_names)
print(df)
输出：
Empty_1 Empty_2 Empty_3
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
该代码在 df 中使用所有 NaN 值创建了新列 Empty_1，Empty_2，Empty_3，而所有旧信息都丢失了。
要在保留初始列的同时添加多个新列，我们可以编写如下代码：
import pandas as pd
import numpy as np
dates=['April-20', 'April-21', 'April-22', 'April-23','April-24','April-25']
income=[10,20,10,15,10,12]
expenses=[3,8,4,5,6,10]
df=pd.DataFrame({"Date":dates,
"Income":income,
"Expenses":expenses})
df = df.reindex(columns = df.columns.tolist() + ["Empty_1","Empty_2",'Empty_3'])
print(df)
输出：
Date Income Expenses Empty_1 Empty_2 Empty_3
0 April-20 10 3 NaN NaN NaN
1 April-21 20 8 NaN NaN NaN
2 April-22 10 4 NaN NaN NaN
3 April-23 15 5 NaN NaN NaN
4 April-24 10 6 NaN NaN NaN
5 April-25 12 10 NaN NaN NaN
这样会在保留初始信息的情况下向 df 添加空列 Empty_1，Empty_2 和 Empty_3。
pandas.DataFrame.assign() 在 Pandas DataFrame 中添加一个空列
我们可以使用 pandas.DataFrame.assign() 方法向其中 Pandas 中的 DataFrame 添加一个空列。
import pandas as pd
import numpy as np
dates=['April-20', 'April-21', 'April-22', 'April-23','April-24','April-25']
income=[10,20,10,15,10,12]
expenses=[3,8,4,5,6,10]
df=pd.DataFrame({"Date":dates,
"Income":income,
"Expenses":expenses})
df=df.assign(Empty_1="",Empty_2=np.nan)
print(df)
输出：
Date Income Expenses Empty_1 Empty_2
0 April-20 10 3 NaN
1 April-21 20 8 NaN
2 April-22 10 4 NaN
3 April-23 15 5 NaN
4 April-24 10 6 NaN
5 April-25 12 10 NaN
它将创建一个名为 Empty_1 和 Empty_2 的空列，仅在 df 中包含 NaN 值。
pandas.DataFrame.insert() 将空列添加到 DataFrame
pandas.DataFrame.insert() 允许我们在 DataFrame 中插入列指定位置。我们可以使用此方法向 DataFrame 添加一个空列。
语法：
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
它在位置 loc 处创建一个名称为 column 的新列，默认值为 value。allow_duplicates = False 确保 DataFrame 中只有一列名为 column 的列。如果我们传递一个空字符串或 NaN 值作为值参数，则可以向 DataFrame 添加一个空列。
import pandas as pd
import numpy as np
dates=['April-20', 'April-21', 'April-22', 'April-23','April-24','April-25']
income=[10,20,10,15,10,12]
expenses=[3,8,4,5,6,10]
df=pd.DataFrame({"Date":dates,
"Income":income,
"Expenses":expenses})
df.insert(3, "Empty_1", "")
df.insert(4, "Empty_2", np.nan)
print(df)
输出：
Date Income Expenses Empty_1 Empty_2
0 April-20 10 3 NaN
1 April-21 20 8 NaN
2 April-22 10 4 NaN
3 April-23 15 5 NaN
4 April-24 10 6 NaN
5 April-25 12 10 NaN
它在 df 中创建 Empty_1 列，并在索引 3 处创建所有空值，并在索引 4 处创建具有所有 NaN 值的 Empty_2。
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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