Pandas dataframe에 빈 열을 추가하는 방법(예제 3개)

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에 빈 열을 추가할 수 있습니다.

방법 1: 공백이 있는 빈 열 추가

 df[' empty_column '] = ""

방법 2: NaN 값이 포함된 빈 열 추가

 df[' empty_column '] = np. Nope

방법 3: NaN 값이 포함된 여러 개의 빈 열 추가

 df[[' empty1 ', ' empty2 ', ' empty3 ']] = np. Nope

다음 예에서는 다음 Pandas DataFrame과 함께 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

예 1: 공백이 있는 빈 열 추가

다음 코드는 값이 모두 비어 있는 빈 열을 추가하는 방법을 보여줍니다.

 #add empty column
df[' blanks '] = ""

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists blanks
0 to 18 5       
1 B 22 7       
2 C 19 7       
3 D 14 9       
4 E 14 12       
5 F 11 9       
6 G 20 9       
7:28 a.m. 4

공백 이라는 새 열은 빈 값으로 채워집니다.

예시 2: NaN 값이 포함된 빈 열 추가

다음 코드는 모든 NaN 값이 포함된 빈 열을 추가하는 방법을 보여줍니다.

 import numpy as np

#add empty column with NaN values
df[' empty '] = np. Nope

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists empty
0 A 18 5 NaN
1 B 22 7 NaN
2 C 19 7 NaN
3 D 14 9 NaN
4 E 14 12 NaN
5 F 11 9 NaN
6 G 20 9 NaN
7:28 a.m. 4 NaN

비어 있는 새 열은 NaN 값으로 채워집니다.

예시 3: NaN 값이 포함된 여러 개의 빈 열 추가

다음 코드는 모든 NaN 값이 포함된 여러 개의 빈 열을 추가하는 방법을 보여줍니다.

 import numpy as np

#add three empty columns with NaN values
df[[' empty1 ', ' empty2 ', ' empty3 ']] = np. Nope

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists empty1 empty2 empty3
0 to 18 5 NaN NaN NaN
1 B 22 7 NaN NaN NaN
2 C 19 7 NaN NaN NaN
3 D 14 9 NaN NaN NaN
4 E 14 12 NaN NaN NaN
5 F 11 9 NaN NaN NaN
6 G 20 9 NaN NaN NaN
7:28 A.M. 4 NaN NaN NaN

세 개의 새 열은 NaN 값으로 채워집니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 열 이름을 바꾸는 방법
Pandas DataFrame에 열을 추가하는 방법
Pandas DataFrame에서 열 순서를 변경하는 방법