將空列新增到 Pandas DataFrame
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使用
賦值運算子在 PandasDataFrame中新增空列 -
使用
DataFrame.assign()方法在 PandasDataFrame中新增一個空列 -
使用
DataFrame.reindex()方法在 PandasDataFrame中新增一個空列 -
使用
DataFrame.insert()方法在 PandasDataFrame中新增一個空列 -
使用
DataFrame.apply()方法在 PandasDataFrame中新增一個空列 - まとめ
Pandas 還提供了一項功能，可以將一個或多個空列新增到 DataFrame（表）。我們可以通過多種方式輕鬆地在 Pandas DataFrame 中新增空列。
我們將在本教程中展示如何使用各種方法在 Pandas DataFrame 中新增一個或多個空列，例如使用 assignment operator 和使用 assign(), insert(), reindex() 和 apply() 方法。我們還將展示每種方法的實現，以簡要說明每種方法的工作原理。
使用 賦值運算子 在 Pandas DataFrame 中新增空列
使用 賦值運算子 或 空字串，我們可以在 Pandas DataFrame 中新增空列。使用這種方法，將空值或 NaN 值分配給 DataFrame 中的任何列。
在下面的示例中，我們建立了一個 DataFrame，然後使用 assignment operator，我們將空字串和 NaN 值分配給兩個新新增的列，就像 Pandas DataFrame 中一樣。這些列是地址和名稱。使用 NumPy 庫，我們將把 NaN 值匯入到 DataFrame 列中。
讓我們看看如何使用 賦值運算子 或 空字串 將空列新增到 Pandas 中的 DataFrame。
示例程式碼：
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)
輸出：
------------ 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
使用 DataFrame.assign() 方法在 Pandas DataFrame 中新增一個空列
DataFrame.assign() 方法用於向 DataFrame 新增一列或多列。在現有 Pandas DataFrame 中新增新的空列後，在 DataFrame 上應用 assign() 方法會返回一個新的 DataFrame。
示例程式碼：
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)
輸出：
------------ 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
使用 DataFrame.reindex() 方法在 Pandas DataFrame 中新增一個空列
DataFrame.reindex() 方法將 NaN 值分配給 Pandas DataFrame 中的空列。這個 reindex() 方法獲取現有和新新增的列的列表。使用這種方法，我們可以將任何索引位置的空列新增到 DataFrame。
在以下示例中，我們建立了一個新的 DataFrame，其中包含兩列名稱，分別為 Employee Name 和 Employee ID。後來，我們使用 dataframe.reindex() 方法將另外兩個新列 Address 和 Designation 新增到具有指定 NaN 值的列列表中。
示例程式碼：
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)
輸出：
------------ 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
使用 DataFrame.insert() 方法在 Pandas DataFrame 中新增一個空列
DataFrame.insert() 方法在 Pandas DataFrame 的任何索引位置（開始、中間、結束或指定位置）插入一個空列。
示例程式碼：
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)
輸出：
------------ 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
使用 DataFrame.apply() 方法在 Pandas DataFrame 中新增一個空列
使用 DataFrame.apply() 方法 和 Lambda 函式，我們還可以向 Pandas DataFrame 新增空列。請參閱以下示例，使用 DataFrame.apply() 方法將空列新增到 Pandas 中的 DataFrame。
示例程式碼：
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)
輸出：
------------ 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
まとめ
在本教程中，我們介紹了不同的方法，例如 assign()、insert()、apply() 和 reindex() 以在 Pandas DataFrame 中新增一個或多個空列。我們還展示瞭如何使用 賦值運算子 將空列新增到 DataFrame。