Lägg till en tom kolumn i pandas DataFrame i Python

Innehållsförteckning

1. Introduktion
2. Importera pandas biblioteket
3. Skapa en exempeldata frame
4. Lägga till en tom kolumn
5. Lägga till en kolumn med NaN-värden
6. Slutord
7. Länkar till resurser
8. Vanliga frågor och svar

Hur du lägger till en tom kolumn till en pandas data frame i Python

I den här guiden kommer jag att visa dig hur du kan lägga till en tom kolumn till en pandas data frame i Python-programmeringsspråket. Vi kommer att använda pandas biblioteket för att utföra detta steg för steg.

1. Introduktion

Pandas är ett populärt bibliotek för datahantering och analys i Python. Det ger oss funktioner för att manipulera och analysera tabulär data. En av de vanliga operationerna som vi kanske behöver utföra är att lägga till en tom kolumn till en befintlig data frame.

2. Importera pandas biblioteket

Först måste vi importera pandas biblioteket för att kunna använda dess funktioner. Du kan använda följande kod för att importera biblioteket:

import pandas as pd

3. Skapa en exempeldata frame

För att visa hur vi kan lägga till en tom kolumn kommer vi att skapa en exempeldata frame. Vi använder data frame-konstruktorn för att skapa en data frame med x1, x2 och x3 som kolumnnamn. Här är koden:

data = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
                     'x2': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70],
                     'x3': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]})
print(data)

4. Lägga till en tom kolumn

För att lägga till en tom kolumn till vår data frame behöver vi först skapa en kopia av data frame. Detta är för att behålla den ursprungliga versionen av vår input data frame. Vi kan använda "copy" funktionen för att skapa en kopia av data frame. Här är koden för att lägga till en tom kolumn:

copy_data = data.copy()
copy_data['new_column'] = ''
print(copy_data)

Efter att ha kört dessa kodrader kommer den nya data framen att skrivas ut och du kommer att se att den nya kolumnen "new_column" har lagts till med tomma teckensträngar.

5. Lägga till en kolumn med NaN-värden

Förutom att lägga till en tom kolumn kan vi också lägga till en kolumn som innehåller NaN-värden. För att göra detta använder vi samma metod som i föregående exempel, men denna gång tilldelar vi NaN-värden till den nya kolumnen. Här är koden:

data_copy2 = data.copy()
data_copy2['new_column'] = float('nan')
print(data_copy2)

Efter att ha kört dessa kodrader kommer den nya data framen att skrivas ut och du kommer att se att den nya kolumnen "new_column" har lagts till med NaN-värden.

6. Slutord

I den här artikeln har vi lärt oss hur man enkelt kan lägga till en tom kolumn eller en kolumn med NaN-värden till en pandas data frame i Python. Detta kan vara användbart i olika situationer och kan hjälpa oss att manipulera och analysera data mer effektivt.

7. Länkar till resurser

• Statistics Globe - Hemsida med detaljerad handledning om ämnet.

8. Vanliga frågor och svar

Fråga: Kan vi lägga till flera tomma kolumner på en gång? Svar: Ja, det är möjligt att lägga till flera tomma kolumner till en pandas data frame genom att upprepa stegen i exempelkoden.

Fråga: Vad händer om data frame redan har en kolumn med det nya kolumnnamnet? Svar: Om data frame redan har en kolumn med det nya kolumnnamnet kommer den befintliga kolumnen att ersättas med den nya kolumnen som innehåller tomma teckensträngar eller NaN-värden, beroende på koden du använder.

Fråga: Finns det andra sätt att lägga till tomma kolumner utan att skapa en kopia av data frame? Svar: Ja, det finns flera sätt att lägga till tomma kolumner utan att skapa en kopia av data frame, till exempel genom att använda "reindex" funktionen eller genom att använda "assign" funktionen.

Fråga: Hur tar jag bort en tom kolumn från en data frame? Svar: För att ta bort en tom kolumn från en data frame kan du använda "drop" funktionen och specificera kolumnnamnet.

Fråga: Kan jag använda en annan tom värdesignal istället för en tom teckensträng eller NaN? Svar: Ja, du kan använda en annan tom värdesignal istället för en tom teckensträng eller NaN genom att använda den lämpliga typen av värde i Python."""