如何在 Pandas 中使用默认值向现有 DataFrame 添加新列

Python 6月前 149

我们可以使用 DataFrame 对象的 assign() 和 insert() 方法，以默认值向现有 DataFrame 添加新列。我们还可以将默认值直接分配给要创建的 DataFrame 列。

在以下各节中，我们将使用以下 DataFrame 作为示例。

import pandas as pd
dates=['April-10', 'April-11', 'April-12', 'April-13']
fruits=['Apple', 'Papaya', 'Banana', 'Mango']
prices=[3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({'Date':dates ,
                   'Fruit':fruits ,
                   'Price': prices})
print(df)

输出：

       Date   Fruit  Price
0  April-10   Apple      3
1  April-11  Papaya      1
2  April-12  Banana      2
3  April-13   Mango      4

`pandas.DataFrame.assign()` 在 Pandas DataFrame 中添加新列

我们可以使用 pandas.DataFrame.assign() 方法向现有的 DataFrame 添加新列，并为新创建的 DataFrame 列分配默认值。

import pandas as pd
dates=['April-10', 'April-11', 'April-12', 'April-13']
fruits=['Apple', 'Papaya', 'Banana', 'Mango']
prices=[3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({'Date':dates ,
                   'Fruit':fruits ,
                   'Price': prices})
new_df=df.assign(Profit=6)
print(new_df)

输出：

       Date   Fruit  Price  Profit
0  April-10   Apple      3       6
1  April-11  Papaya      1       6
2  April-12  Banana      2       6
3  April-13   Mango      4       6

该代码在 DataFrame 中创建一个新列 Profit，并将整个列的值设置为 6。

访问新列以将其设置为默认值

我们可以使用 DataFrame 索引在 DataFrame 中创建新列并将其设置为默认值。

语法：

df[col_name]=value

它在 DataFrame df 中创建一个新列 col_name，并将整个列的默认值设置为 value。

import pandas as pd
dates=['April-10', 'April-11', 'April-12', 'April-13']
fruits=['Apple', 'Papaya', 'Banana', 'Mango']
prices=[3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({'Date':dates ,
                   'Fruit':fruits ,
                   'Price': prices})
df['Profit']=5
print(df)

输出：

       Date   Fruit  Price  Profit
0  April-10   Apple      3       5
1  April-11  Papaya      1       5
2  April-12  Banana      2       5
3  April-13   Mango      4       5

`pandas.DataFrame.insert()` 在 Pandas DataFrame 中添加新列

pandas.DataFrame.insert() 允许我们在 DataFrame 中在指定位置插入列。

语法：

DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

它在位置 loc 处创建一个名称为 column 的新列，默认值为 value。allow_duplicates=False 确保 dataFrame 中只有一列名为 column 的列。

import pandas as pd
dates=['April-10', 'April-11', 'April-12', 'April-13']
fruits=['Apple', 'Papaya', 'Banana', 'Mango']
prices=[3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({'Date':dates ,
                   'Fruit':fruits ,
                   'Price': prices})
df.insert(2, "profit", 4, allow_duplicates=False)
print(df

输出：

       Date   Fruit  profit  Price
0  April-10   Apple       4      3
1  April-11  Papaya       4      1
2  April-12  Banana       4      2
3  April-13   Mango       4      4

在这里，名称为 profit 的列被插入到索引 2，默认值为 4。

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