Wie fügt man eine leere Spalte zu einem Datenrahmen hinzu?

Question

Was ist der einfachste Weg, eine leere Spalte zu einem Pandas DataFrame-Objekt hinzuzufügen? Das beste, was ich gefunden habe, ist so etwas wie

df['foo'] = df.apply(lambda _: '', axis=1)

Gibt es eine weniger abwegige Methode?

Answer 1

df["C"] = ""
df["D"] = np.nan

Die Zuweisung wird Sie diese Warnung geben SettingWithCopyWarning:

Es wird versucht, einem Ausschnitt eines DataFrame einen Wert zuzuweisen. Versuchen Sie stattdessen, .loc[Reihenindex,Spaltenindex] = Wert zu verwenden.

deshalb ist es besser insert zu verwenden:

df.insert(Index, Spaltenname, Spaltenwert)

Wenn Ihnen diese Antwort hilft, vergessen Sie nicht, sie zu upvoten

Answer 2

Wenn Sie den Spaltennamen aus einer Liste hinzufügen möchten

df=pd.DataFrame()
a=['col1','col2','col3','col4']
for i in a:
    df[i]=np.nan

Answer 3

@emunsing's Antwort ist wirklich cool, um mehrere Spalten hinzuzufügen, aber ich konnte es für mich nicht zum Laufen bringen in Python 2.7. Stattdessen fand ich heraus, dass dies funktioniert:

mydf = mydf.reindex(columns = np.append( mydf.columns.values, ['newcol1','newcol2'])

Answer 4

Man kann df.insert(index_to_insert_at, column_header, init_value) verwenden, um eine neue Spalte an einem bestimmten Index einzufügen.

cost_tbl.insert(1, "col_name", "") 

Die obige Aussage würde eine leere Spalte nach der ersten Spalte einfügen.

Answer 5

Dies funktioniert auch für mehrere Spalten:

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
>>> df
   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4

df1 = pd.DataFrame(columns=['C','D','E'])
df = df.join(df1, how="outer")

>>>df
    A   B   C   D   E
0   1   2   NaN NaN NaN
1   2   3   NaN NaN NaN
2   3   4   NaN NaN NaN

Dann tun Sie, was Sie mit den Spalten machen möchten pd.Series.fillna(),pd.Series.map() etc.