如何在 Pandas 中使用默认值向现有 DataFrame 添加新列
Suraj Joshi
2023年1月30日
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pandas.DataFrame.assign()在 Pandas DataFrame 中添加新列 - 访问新列以将其设置为默认值
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pandas.DataFrame.insert()在 Pandas DataFrame 中添加新列
我们可以使用 DataFrame 对象的 assign() 和 insert() 方法，以默认值向现有 DataFrame 添加新列。我们还可以将默认值直接分配给要创建的 DataFrame 列。
在以下各节中，我们将使用以下 DataFrame 作为示例。
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)
输出：
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() 在 Pandas DataFrame 中添加新列
我们可以使用 pandas.DataFrame.assign() 方法向现有的 DataFrame 添加新列，并为新创建的 DataFrame 列分配默认值。
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)
输出：
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
该代码在 DataFrame 中创建一个新列 Profit，并将整个列的值设置为 6。
访问新列以将其设置为默认值
我们可以使用 DataFrame 索引在 DataFrame 中创建新列并将其设置为默认值。
语法：
df[col_name] = value
它在 DataFrame df 中创建一个新列 col_name，并将整个列的默认值设置为 value。
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)
输出：
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() 在 Pandas DataFrame 中添加新列
pandas.DataFrame.insert() 允许我们在 DataFrame 中在指定位置插入列。
语法：
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
它在位置 loc 处创建一个名称为 column 的新列，默认值为 value。allow_duplicates=False 确保 dataFrame 中只有一列名为 column 的列。
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)
输出：
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
在这里，名称为 profit 的列被插入到索引 2，默认值为 4。
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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