Pandas DataFrame에 빈 열 추가
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할당 연산자를 사용하여 PandasDataFrame에 빈 열 추가 -
DataFrame.assign()메서드를 사용하여 PandasDataFrame에 빈 열 추가 -
DataFrame.reindex()메서드를 사용하여 PandasDataFrame에 빈 열 추가 -
DataFrame.insert()메서드를 사용하여 PandasDataFrame에 빈 열 추가 -
DataFrame.apply()메서드를 사용하여 PandasDataFrame에 빈 열 추가 - 결론
Pandas는 DataFrame(테이블)에 하나 이상의 빈 열을 추가하는 기능도 제공합니다. Pandas DataFrame에 빈 열을 쉽게 추가할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.
본 튜토리얼에서는 할당 연산자를 사용하고 insert(), reindex(), apply() 방법을 사용하여 Panda DataFrame에 하나 이상의 빈 열을 추가하는 방법을 보여준다. 우리는 또한 각 접근법의 작동을 간략하게 설명하기 위해 각 방법의 구현을 보여줄 것이다.
할당 연산자를 사용하여 Pandas DataFrame에 빈 열 추가
할당 연산자 또는 빈 문자열을 사용하여 Pandas DataFrame에 빈 열을 추가할 수 있습니다. 그리고 이 접근 방식을 사용하여 null 또는 NaN 값은 DataFrame의 모든 열에 할당됩니다.
다음 예제에서는 DataFrame을 만든 다음 할당 연산자를 사용하여 Pandas DataFrame에서와 같이 새로 추가된 두 열에 빈 문자열과 NaN 값을 할당했습니다. 이 열은 주소 및 지정입니다. NumPy 라이브러리를 사용하여 NaN 값을 DataFrame 열로 가져옵니다.
할당 연산자 또는 빈 문자열을 사용하여 Pandas의 DataFrame에 빈 열을 추가하는 방법을 살펴보겠습니다.
예제 코드:
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)
출력:
------------ 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
DataFrame.assign() 메서드를 사용하여 Pandas DataFrame에 빈 열 추가
DataFrame.assign() 메소드는 DataFrame에 하나 이상의 열을 추가하는 데 사용됩니다. DataFrame에 assign() 메서드를 적용하면 기존 Pandas DataFrame에 새 빈 열을 추가한 후 새 DataFrame을 반환합니다.
예제 코드:
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)
출력:
------------ 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
DataFrame.reindex() 메서드를 사용하여 Pandas DataFrame에 빈 열 추가
DataFrame.reindex() 메소드는 Pandas DataFrame의 빈 열에 NaN 값을 할당했습니다. 이 reindex() 메서드는 기존 및 새로 추가된 열의 목록을 가져옵니다. 이 방법을 사용하여 인덱스 위치의 빈 열을 DataFrame에 추가할 수 있습니다.
다음 예에서는 Employee Name 및 Employee ID라는 두 개의 열 이름으로 새 DataFrame을 만들었습니다. 나중에 dataframe.reindex() 메서드를 사용하여 NaN 값이 할당된 열 목록에 Address와 Designation이라는 두 개의 새 열을 추가했습니다.
예제 코드:
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)
출력:
------------ 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
DataFrame.insert() 메서드를 사용하여 Pandas DataFrame에 빈 열 추가
DataFrame.insert() 메소드는 Pandas DataFrame의 인덱스 위치(시작, 중간, 끝 또는 지정된 위치)에 빈 열을 삽입합니다.
예제 코드:
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)
출력:
------------ 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
DataFrame.apply() 메서드를 사용하여 Pandas DataFrame에 빈 열 추가
DataFrame.apply() 메소드 및 Lambda 함수를 사용하여 Pandas DataFrame에 빈 열을 추가할 수도 있습니다. DataFrame.apply() 메소드를 사용하여 Pandas의 DataFrame에 빈 열을 추가하려면 다음 예제를 참조하십시오.
예제 코드:
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)
출력:
------------ 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
결론
이 튜토리얼에서는 assign(), insert(), apply(), reindex()와 같은 다양한 메소드를 도입하여 Pandas DataFrame에 하나 이상의 빈 열을 추가했습니다. 또한 할당 연산자를 사용하여 DataFrame에 빈 열을 추가하는 방법도 보여주었습니다.