Pandas: como criar uma coluna se ela não existir

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para criar uma coluna em um DataFrame do pandas, se ela ainda não existir:

 df[' my_column '] = df. get (' my_column ', df[' col1 '] * df[' col2 ']) 

Esta sintaxe específica cria uma nova coluna chamada my_column se ela ainda não existir no DataFrame e for definida como o produto das colunas existentes col1 e col2 .

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: crie uma coluna no Pandas se ela não existir

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
                   ' sales ': [4, 6, 5, 8, 14, 13, 13, 12, 9, 8, 19, 14],
                   ' price ': [1, 2, 2, 1, 2, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 3]})

#view DataFrame
print (df)

    day sales price
0 1 4 1
1 2 6 2
2 3 5 2
3 4 8 1
4 5 14 2
5 6 13 4
6 7 13 4
7 8 12 3
8 9 9 3
9 10 8 2
10 11 19 2
11 12 14 3

Agora digamos que tentamos adicionar uma coluna chamada preço , se ela ainda não existir, e defini-la como uma coluna onde cada valor é 100:

 #attempt to add column called 'price'
df[' price '] = df. get (' price ', 100)    

#view updated DataFrame
print (df)

    day sales price
0 1 4 1
1 2 6 2
2 3 5 2
3 4 8 1
4 5 14 2
5 6 13 4
6 7 13 4
7 8 12 3
8 9 9 3
9 10 8 2
10 11 19 2
11 12 14 3

Como já existe uma coluna chamada preço , o pandas simplesmente não a adiciona ao DataFrame.

Porém, digamos que tentamos adicionar uma nova coluna chamada receita se ela ainda não existir e defini-la como uma coluna onde os valores são o produto das colunas vendas e preços:

 #attempt to add column called 'revenue'
df[' revenue '] = df. get (' revenue ', df[' sales '] * df[' price '])

#view updated DataFrame
print (df)

    day sales price revenue
0 1 4 1 4
1 2 6 2 12
2 3 5 2 10
3 4 8 1 8
4 5 14 2 28
5 6 13 4 52
6 7 13 4 52
7 8 12 3 36
8 9 9 3 27
9 10 8 2 16
10 11 19 2 38
11 12 14 3 42

Esta coluna de receita é adicionada ao DataFrame porque ainda não existia.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Como excluir linhas no Pandas DataFrame com base na condição
Como filtrar um DataFrame do Pandas em múltiplas condições
Como usar o filtro “NOT IN” no Pandas DataFrame