Como Criar uma Coluna Vazia em Pandas DataFrame
- Criar Pandas de Coluna Vazia com a Atribuição Simples
-
pandas.DataFrame.reindex()
Método para Adicionar uma Coluna Vazia em Pandas -
pandas.DataFrame.assign()
para adicionar uma coluna vazia em Pandas DataFrame -
pandas.DataFrame.insert()
para adicionar uma coluna vazia a uma DataFrame
Podemos utilizar reindex()
, assign()
e insert()
métodos de objeto DataFrame
para adicionar uma coluna vazia ao DataFrame em Pandas. Também podemos atribuir diretamente um valor vazio à coluna DataFrame para criar uma coluna vazia em Pandas.
Criar Pandas de Coluna Vazia com a Atribuição Simples
Podemos atribuir diretamente colunas de DataFrame a string vazia, valor NaN
, ou Pandas Series
vazias para criar uma coluna vazia em Pandas.
import pandas as pd
import numpy as np
dates = ["April-20", "April-21", "April-22", "April-23", "April-24", "April-25"]
income = [10, 20, 10, 15, 10, 12]
expenses = [3, 8, 4, 5, 6, 10]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Income": income, "Expenses": expenses})
df["Empty_1"] = ""
df["Empty_2"] = np.nan
df["Empty_3"] = pd.Series()
print(df)
Resultado:
Date Income Expenses Empty_1 Empty_2 Empty_3
0 April-20 10 3 NaN NaN
1 April-21 20 8 NaN NaN
2 April-22 10 4 NaN NaN
3 April-23 15 5 NaN NaN
4 April-24 10 6 NaN NaN
5 April-25 12 10 NaN NaN
Ele cria três colunas vazias em df
. A coluna Empty_1
é atribuída com a string vazia, Empty_2
é atribuída com valores NaN
e Empty_3
é atribuída com um Pandas Series
vazio, o que também resulta em valores NaN
de toda a coluna Empty_3
.
pandas.DataFrame.reindex()
Método para Adicionar uma Coluna Vazia em Pandas
Podemos utilizar o método pandas.DataFrame.reindex()
para adicionar várias colunas vazias a um DataFrame em Pandas.
import pandas as pd
import numpy as np
dates = ["April-20", "April-21", "April-22", "April-23", "April-24", "April-25"]
income = [10, 20, 10, 15, 10, 12]
expenses = [3, 8, 4, 5, 6, 10]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Income": income, "Expenses": expenses})
column_names = ["Empty_1", "Empty_2", "Empty_3"]
df = df.reindex(columns=column_names)
print(df)
Resultado:
Empty_1 Empty_2 Empty_3
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
O código cria novas colunas Empty_1
, Empty_2
, Empty_3
em df
com todos os valores NaN
enquanto todas as informações antigas são perdidas.
Para adicionar várias colunas novas enquanto preservamos a inicial, poderíamos escrever o código da seguinte forma:
import pandas as pd
import numpy as np
dates = ["April-20", "April-21", "April-22", "April-23", "April-24", "April-25"]
income = [10, 20, 10, 15, 10, 12]
expenses = [3, 8, 4, 5, 6, 10]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Income": income, "Expenses": expenses})
df = df.reindex(columns=df.columns.tolist() + ["Empty_1", "Empty_2", "Empty_3"])
print(df)
Resultado:
Date Income Expenses Empty_1 Empty_2 Empty_3
0 April-20 10 3 NaN NaN NaN
1 April-21 20 8 NaN NaN NaN
2 April-22 10 4 NaN NaN NaN
3 April-23 15 5 NaN NaN NaN
4 April-24 10 6 NaN NaN NaN
5 April-25 12 10 NaN NaN NaN
Isto adiciona colunas vazias Empty_1
, Empty_2
, e Empty_3
ao df
com a preservação das informações iniciais.
pandas.DataFrame.assign()
para adicionar uma coluna vazia em Pandas DataFrame
Podemos utilizar o método pandas.DataFrame.assign()
para adicionar uma coluna vazia ao DataFrame em Pandas.
import pandas as pd
import numpy as np
dates = ["April-20", "April-21", "April-22", "April-23", "April-24", "April-25"]
income = [10, 20, 10, 15, 10, 12]
expenses = [3, 8, 4, 5, 6, 10]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Income": income, "Expenses": expenses})
df = df.assign(Empty_1="", Empty_2=np.nan)
print(df)
Resultado:
Date Income Expenses Empty_1 Empty_2
0 April-20 10 3 NaN
1 April-21 20 8 NaN
2 April-22 10 4 NaN
3 April-23 15 5 NaN
4 April-24 10 6 NaN
5 April-25 12 10 NaN
Ele cria uma coluna vazia chamada Empty_1
e Empty_2
contendo apenas valores NaN no df
.
pandas.DataFrame.insert()
para adicionar uma coluna vazia a uma DataFrame
pandas.DataFrame.insert()
nos permite inserir uma coluna em um DataFrame em um local especificado. Podemos utilizar este método para adicionar uma coluna vazia a um DataFrame.
Sintaxe:
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
Ela cria uma nova coluna com o nome column
no local loc
com o valor padrão value
. O método allow_duplicates=False
garante que haja apenas uma coluna com o nome column
no DataFrame. Se passarmos uma string vazia ou valor NaN
como parâmetro de valor, podemos adicionar uma coluna vazia ao DataFrame.
import pandas as pd
import numpy as np
dates = ["April-20", "April-21", "April-22", "April-23", "April-24", "April-25"]
income = [10, 20, 10, 15, 10, 12]
expenses = [3, 8, 4, 5, 6, 10]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Income": income, "Expenses": expenses})
df.insert(3, "Empty_1", "")
df.insert(4, "Empty_2", np.nan)
print(df)
Resultado:
Date Income Expenses Empty_1 Empty_2
0 April-20 10 3 NaN
1 April-21 20 8 NaN
2 April-22 10 4 NaN
3 April-23 15 5 NaN
4 April-24 10 6 NaN
5 April-25 12 10 NaN
Ela cria a coluna Empty_1
em df
com todos os valores vazios no índice 3
e Empty_2
no índice 4
com todos os valores NaN
.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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