Как добавить пустой столбец в pandas dataframe (3 примера)

Вы можете использовать следующие методы для добавления пустых столбцов в DataFrame pandas:

Способ 1. Добавьте пустой столбец с пробелами.

 df[' empty_column '] = ""

Способ 2. Добавьте пустой столбец со значениями NaN.

 df[' empty_column '] = np. Nope

Способ 3. Добавьте несколько пустых столбцов со значениями NaN.

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

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод со следующими кадрами данных pandas:

 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

Пример 1. Добавьте пустой столбец с пробелами

Следующий код показывает, как добавить пустой столбец со всеми пустыми значениями:

 #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

Новый столбец под названием «Пробелы» заполнен пустыми значениями.

Пример 2. Добавьте пустой столбец со значениями NaN.

Следующий код показывает, как добавить пустой столбец со всеми значениями NaN:

 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

Новый столбец, называемый пустым , заполняется значениями NaN.

Пример 3. Добавление нескольких пустых столбцов со значениями NaN

Следующий код показывает, как добавить несколько пустых столбцов со всеми значениями NaN:

 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

Обратите внимание, что три новых столбца заполнены значениями NaN.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как переименовать столбцы в Pandas
Как добавить столбец в DataFrame Pandas
Как изменить порядок столбцов в Pandas DataFrame