Leere Spalte zu Pandas DataFrame hinzufügen

Leere Spalte zu Pandas DataFrame hinzufügen

Table of Contents:

1. Einführung in die Pandas-Bibliothek 1.1. Was ist Pandas? 1.2. Warum Pandas verwenden?
2. Erstellen eines leeren Datenrahmens 2.1. Importieren der Pandas-Bibliothek 2.2. Erstellen eines Beispiel-Datenrahmens
3. Hinzufügen einer leeren Spalte zu einem Datenrahmen 3.1. Kopieren des Datenrahmens 3.2. Erstellen einer leeren Spalte
4. Hinzufügen einer Spalte mit NaN-Werten zu einem Datenrahmen 4.1. Verwenden des Kopierbefehls 4.2. Erstellen einer Spalte mit NaN-Werten
5. Zusammenfassung und weitere Ressourcen

Einführung in die Pandas-Bibliothek

Die Pandas-Bibliothek ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek, die in der Python-Programmiersprache verwendet wird, um Datenanalyse und -manipulation zu erleichtern. Sie bietet Datenstrukturen und -funktionen, die speziell für die Arbeit mit strukturierten Daten wie Tabellen oder CSV-Dateien entwickelt wurden. Pandas kann Daten effizient laden, filtern, transformieren und aggregieren. Es ist eine beliebte Wahl für Datenwissenschaftler und Analysten aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.

Erstellen eines leeren Datenrahmens

Um mit Pandas zu arbeiten, müssen wir zuerst die Pandas-Bibliothek importieren. Dies kann mit dem Befehl import pandas as pd erfolgen. Sobald wir die Bibliothek importiert haben, können wir einen leeren Datenrahmen erstellen, um unsere Daten zu speichern und zu analysieren. Ein Datenrahmen besteht aus Zeilen und Spalten, ähnlich einer Tabelle.

Hinzufügen einer leeren Spalte zu einem Datenrahmen

Wenn wir eine leere Spalte zu einem vorhandenen Datenrahmen hinzufügen möchten, können wir dies mit dem Befehl df["new_column"] = "" tun. Zuerst müssen wir jedoch eine Kopie des Datenrahmens erstellen, um das ursprüngliche Datenrahmen unverändert zu lassen. Wir können den Befehl new_df = df.copy() verwenden, um eine Kopie des Datenrahmens zu erstellen.

Hinzufügen einer Spalte mit NaN-Werten zu einem Datenrahmen

Wenn wir eine Spalte mit NaN-Werten (Not a Number) zu einem Datenrahmen hinzufügen möchten, können wir dies mit dem Befehl df["new_column"] = float("nan") tun. Ähnlich wie zuvor müssen wir eine Kopie des Datenrahmens erstellen, um das ursprüngliche Datenrahmen unverändert zu lassen.

Zusammenfassung und weitere Ressourcen

In diesem Artikel haben wir gelernt, wie man leere Spalten zu einem Pandas-Datenrahmen hinzufügt. Wir haben sowohl den Fall behandelt, in dem wir eine leere Zeichenfolge als auch den Fall behandelt haben, in dem wir NaN-Werte verwenden. Pandas bietet uns flexible Möglichkeiten, Datenrahmen anzupassen und basierend auf unseren spezifischen Anforderungen Spalten hinzuzufügen. Wenn Sie mehr über dieses Thema erfahren möchten, besuchen Sie meine Homepage statisticsglobe.com, wo ich ein Tutorial veröffentlicht habe, das den Inhalt dieses Artikels detaillierter erklärt.