วิธีเพิ่มคอลัมน์ว่างให้กับ pandas dataframe

บางครั้งคุณอาจต้องการเพิ่มคอลัมน์ว่างลงใน DataFrame ของแพนด้า

โชคดีที่ทำได้ค่อนข้างง่าย และบทช่วยสอนนี้จะแสดงตัวอย่างต่างๆ ของวิธีดำเนินการนี้โดยใช้ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 import numpy as np
import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})

#view DataFrame
df

	points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6

ตัวอย่างที่ 1: เพิ่มคอลัมน์ว่างโดยใช้ “ ”

วิธีแรกในการเพิ่มคอลัมน์ว่างคือการใช้   คำพูดดังต่อไปนี้:

 #add new column titled 'steals' 
df['steals'] = ""

#view DataFrame
df

	points assists rebounds steals
0 25 5 11	
1 12 7 8	
2 15 7 10	
3 14 9 6	
4 19 12 6	

ตัวอย่างที่ 2: เพิ่มคอลัมน์ว่างโดยใช้ Numpy

อีกวิธีในการเพิ่มคอลัมน์ว่างคือการใช้ np.nan ดังนี้:

 #add new column titled 'steals'
df['steals'] = np.nan

#view DataFrame
df

        points assists rebounds steals
0 25 5 11 NaN
1 12 7 8 NaN
2 15 7 10 NaN
3 14 9 6 NaN
4 19 12 6 NaN

ตัวอย่างที่ 3: เพิ่มคอลัมน์ว่างโดยใช้ชุด Pandas

อีกวิธีในการเพิ่มคอลัมน์ว่างคือการใช้ pd.Series() ดังนี้:

 #add new column titled 'steals'
df['steals'] = pd.Series()

#view DataFrame
df

        points assists rebounds steals
0 25 5 11 NaN
1 12 7 8 NaN
2 15 7 10 NaN
3 14 9 6 NaN
4 19 12 6 NaN

ตัวอย่างที่ 4: เพิ่มคอลัมน์ว่างโดยใช้การแทรก Pandas

อีกวิธีหนึ่งในการเพิ่มคอลัมน์ว่างคือการใช้ฟังก์ชัน insert() ดังนี้:

 #createDataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})

#insert empty column titled 'steals' into index position 2
df.insert(2, "steals", np.nan)

#view DataFrame
df

	points assists steals rebounds
0 25 5 NaN 11
1 12 7 NaN 8
2 15 7 NaN 10
3 14 9 NaN 6
4 19 12 NaN 6

ข้อดีของแนวทางนี้คือคุณสามารถแทรกคอลัมน์ว่างในตำแหน่งใดก็ได้ที่คุณต้องการใน DataFrame

ตัวอย่างที่ 5: เพิ่มคอลัมน์ว่างหลายคอลัมน์พร้อมกัน

หากต้องการเพิ่มคอลัมน์ว่างหลายคอลัมน์ในคราวเดียว คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน reindex() ได้ดังนี้:

 #createDataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})

#add empty columns titled 'empty1' and 'empty2'
df = df. reindex (columns = df.columns.tolist () + ['empty1', 'empty2'])

#view DataFrame
df

points assists rebounds empty1 empty2
0 25 5 11 NaN NaN
1 12 7 8 NaN NaN
2 15 7 10 NaN NaN
3 14 9 6 NaN NaN
4 19 12 6 NaN NaN

คุณสามารถค้นหาบทช่วยสอน Python เพิ่มเติมได้ ที่นี่