如何将空列添加到数据框？

Question

将空列添加到pandas DataFrame对象的最简单方法是什么？我偶然发现的最好的就像是

df['foo'] = df.apply(lambda _: '', axis=1)

是否有一种不那么不正常的方法？

Answer 1

如果我理解正确,任务应该填写:

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
>>> df
   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4
>>> df["C"] = ""
>>> df["D"] = np.nan
>>> df
   A  B C   D
0  1  2   NaN
1  2  3   NaN
2  3  4   NaN

Answer 2

为了添加到DSM的答案并在此相关问题的基础上,我将该方法分为两种情况:

• 添加单个列:只需将空值分配给新列,例如 df['C'] = np.nan

• 添加多列:我建议使用.reindex(columns=[...]) pandas方法将新列添加到dataframe的列索引中.这也适用于添加多个新行.

以下是添加多个列的示例:

mydf = mydf.reindex(columns = mydf.columns.tolist() + ['newcol1','newcol2'])

要么

mydf = mydf.reindex(mydf.columns.tolist() + ['newcol1','newcol2'], axis=1)  # version > 0.20.0

您也可以将新的(空)数据帧连接到现有的数据帧,但这对我来说并不像pythonic :)

Answer 3

我喜欢：

df['new'] = pd.Series(dtype='your_required_dtype')

如果您有一个空的数据框，此解决方案可确保不NaN添加仅包含的新行。

指定dtype不是绝对必要的，但是较新的 Pandas 版本会产生一个DeprecationWarningif 未指定。

Answer 4

一个更简单的解决方案是:

df = df.reindex(columns = header_list)                

其中"header_list"是您要显示的标题列表.

列表中包含的任何未在数据框中找到的标题将添加下面的空白单元格.

因此,如果

header_list = ['a','b','c', 'd']

然后将c和d添加为具有空白单元格的列

Answer 5

从开始v0.16.0,DF.assign()可用于为a分配新列(单个/多个)DF.这些列按字母顺序插入到结尾处DF.

与在直接对返回的数据帧执行一系列链接操作的情况下的简单赋值相比,这变得有利.

考虑DF@DSM演示的相同示例:

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
df
Out[18]:
   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4

df.assign(C="",D=np.nan)
Out[21]:
   A  B C   D
0  1  2   NaN
1  2  3   NaN
2  3  4   NaN

请注意,这将返回包含所有先前列以及新创建的列的副本.为了相应DF地修改原件,请使用它:df = df.assign(...)因为它inplace当前不支持操作.

Answer 6

df["C"] = ""
df["D"] = np.nan

作业会给你这个警告SettingWithCopyWarning：

尝试在 DataFrame 的切片副本上设置一个值。尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 代替

所以最好使用insert：

df.insert(index, column-name, column-value)

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Answer 7

如果要从列表中添加列名

df=pd.DataFrame()
a=['col1','col2','col3','col4']
for i in a:
    df[i]=np.nan

Answer 8

可以用来df.insert(index_to_insert_at, column_header, init_value)在特定索引处插入新列。

cost_tbl.insert(1, "col_name", "") 

上面的语句将在第一列之后插入一个空列。

Answer 9

@emunsing 的答案对于添加多列来说真的很酷，但我无法在 python 2.7 中为我工作。相反，我发现这有效：

mydf = mydf.reindex(columns = np.append( mydf.columns.values, ['newcol1','newcol2'])