将空列添加到 Pandas DataFrame
-
使用
赋值运算符
在 PandasDataFrame
中添加空列 -
使用
DataFrame.assign()
方法在 PandasDataFrame
中添加一个空列 -
使用
DataFrame.reindex()
方法在 PandasDataFrame
中添加一个空列 -
使用
DataFrame.insert()
方法在 PandasDataFrame
中添加一个空列 -
使用
DataFrame.apply()
方法在 PandasDataFrame
中添加一个空列 - 结论
Pandas 还提供了一项功能,可以将一个或多个空列添加到 DataFrame
(表)。我们可以通过多种方式轻松地在 Pandas DataFrame
中添加空列。
我们将在本教程中展示如何使用各种方法在 Pandas DataFrame
中添加一个或多个空列,例如使用 assignment operator
和使用 assign()
, insert()
, reindex()
和 apply()
方法。我们还将展示每种方法的实现,以简要说明每种方法的工作原理。
使用 赋值运算符
在 Pandas DataFrame
中添加空列
使用 赋值运算符
或 空字符串
,我们可以在 Pandas DataFrame
中添加空列。使用这种方法,将空值或 NaN
值分配给 DataFrame
中的任何列。
在下面的示例中,我们创建了一个 DataFrame
,然后使用 assignment operator
,我们将空字符串和 NaN
值分配给两个新添加的列,就像 Pandas DataFrame
中一样。这些列是地址
和名称
。使用 NumPy
库,我们将把 NaN
值导入到 DataFrame
列中。
让我们看看如何使用 赋值运算符
或 空字符串
将空列添加到 Pandas 中的 DataFrame
。
示例代码:
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)
输出:
------------ 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
中添加一个空列
DataFrame.assign()
方法用于向 DataFrame
添加一列或多列。在现有 Pandas DataFrame
中添加新的空列后,在 DataFrame
上应用 assign()
方法会返回一个新的 DataFrame
。
示例代码:
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)
输出:
------------ 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
中添加一个空列
DataFrame.reindex()
方法将 NaN
值分配给 Pandas DataFrame
中的空列。这个 reindex()
方法获取现有和新添加的列的列表。使用这种方法,我们可以将任何索引位置的空列添加到 DataFrame
。
在以下示例中,我们创建了一个新的 DataFrame
,其中包含两列名称,分别为 Employee Name
和 Employee ID
。后来,我们使用 dataframe.reindex()
方法将另外两个新列 Address
和 Designation
添加到具有指定 NaN
值的列列表中。
示例代码:
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)
输出:
------------ 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
中添加一个空列
DataFrame.insert()
方法在 Pandas DataFrame
的任何索引位置(开始、中间、结束或指定位置)插入一个空列。
示例代码:
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)
输出:
------------ 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
中添加一个空列
使用 DataFrame.apply()
方法 和 Lambda
函数,我们还可以向 Pandas DataFrame
添加空列。请参阅以下示例,使用 DataFrame.apply()
方法将空列添加到 Pandas 中的 DataFrame
。
示例代码:
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)
输出:
------------ 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
结论
在本教程中,我们介绍了不同的方法,例如 assign()
、insert()
、apply()
和 reindex()
以在 Pandas DataFrame
中添加一个或多个空列。我们还展示了如何使用 赋值运算符
将空列添加到 DataFrame
。