如何在 pandas dataframe 中创建一个空列-ag捕鱼王app官网

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。