HOWTO · Pandas
Como adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente com valor padrão em Pandas
Podemos adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente com valor padrão em Pandas usando métodos de atribuição ou inserção e definindo o valor da nova série de colunas.
Podemos utilizar métodos assign() e insert() de objetos DataFrame para adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente com valores padrão. Também podemos atribuir diretamente um valor padrão à coluna de DataFrame a ser criada.
Utilizaremos o DataFrame abaixo como um exemplo nas seções seguintes.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
print(df)
Resultado:
Date Fruit Price
0 April-10 Apple 3
1 April-11 Papaya 1
2 April-12 Banana 2
3 April-13 Mango 4
pandas.DataFrame.assign() para Adicionar uma Nova Coluna no Pandas DataFrame
Podemos utilizar o método pandas.DataFrame.assign() para adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente e atribuir a coluna recém-criada DataFrame com valores padrão.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
new_df = df.assign(Profit=6)
print(new_df)
Resultado:
Date Fruit Price Profit
0 April-10 Apple 3 6
1 April-11 Papaya 1 6
2 April-12 Banana 2 6
3 April-13 Mango 4 6
O código cria uma nova coluna Profit no DataFrame e define os valores da coluna inteira como sendo 6.
Acesse a Nova Coluna para defini-la com um valor padrão
Podemos usar a indexação DataFrame para criar uma nova coluna em DataFrame e defini-la como valores padrão.
Sintaxe:
df[col_name] = value
Ela cria uma nova coluna col_name em DataFrame df e define o valor padrão para a coluna inteira como valor.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
df["Profit"] = 5
print(df)
Resultado:
Date Fruit Price Profit
0 April-10 Apple 3 5
1 April-11 Papaya 1 5
2 April-12 Banana 2 5
3 April-13 Mango 4 5
pandas.DataFrame.insert() para adicionar uma nova coluna em Pandas DataFrame
pandas.DataFrame.insert() nos permite inserir uma coluna em um DataFrame em um local especificado.
Sintaxe:
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
Cria uma nova coluna com o nome column no local loc com o valor padrão value. allow_duplicates=False garante a existência de apenas uma coluna com o nome column no DataFrame.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
df.insert(2, "profit", 4, allow_duplicates=False)
print(df)
Resultado:
Date Fruit profit Price
0 April-10 Apple 4 3
1 April-11 Papaya 4 1
2 April-12 Banana 4 2
3 April-13 Mango 4 4
Aqui, uma coluna com o nome profit é inserida no índice 2 com o valor padrão 4.
