Ajouter Une Colonne Dataframe Python – Marche Pied Tracteur
⌚ Reading time: 5 minutes kjo Quelle est la façon la plus simple d'ajouter une colonne vide à un panda DataFrame objet? Le meilleur sur lequel je suis tombé est quelque chose comme df['foo'] = (lambda _: '', axis=1) Existe-t-il une méthode moins perverse? DSM Si je comprends bien, le devoir doit remplir: >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = Frame({"A": [1, 2, 3], "B": [2, 3, 4]}) >>> df A B 0 1 2 1 2 3 2 3 4 >>> df["C"] = "" >>> df["D"] = A B C D 0 1 2 NaN 1 2 3 NaN 2 3 4 NaN émouvant Pour compléter la réponse de DSM et m'appuyer sur cette question associée, je diviserais l'approche en deux cas: Ajout d'une seule colonne: attribuez simplement des valeurs vides aux nouvelles colonnes, par exemple df['C'] = Ajout de plusieurs colonnes: je suggère d'utiliser le. reindex(columns=[... ]) méthode des pandas pour ajouter les nouvelles colonnes à l'index de colonne du dataframe. Comment ajouter une colonne vide à une dataframe existante avec pandas (python) ?. Cela fonctionne également pour ajouter plusieurs nouvelles lignes avec. reindex(rows=[... ]). Notez que les versions plus récentes de Pandas (v>0.
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Ajouter Une Colonne Dataframe Python 2
Peut-être maintenant les définir comme valeurs par défaut? In [ 142]: df1 = pd. DataFrame ( columns = [ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'])]) In [ 143]: df1 [[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = [ np. nan, 'dogs', 3] In [ 144]: df1 Out [ 144]: 0 0. 0 NaN dogs 3 1 1. 0 NaN dogs 3 2 2. 0 NaN dogs 3 3 3. 0 NaN dogs 3 utilisation de la compréhension de liste, Frame et pd. concat ( [[ np. nan, 'dogs', 3] for _ in range ( df. shape [ 0])], df. Ajouter une colonne dataframe python 2. index, [ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'])], axis = 1) si vous ajoutez beaucoup de colonnes manquantes (a, b, c,.... ) avec la même valeur, ici 0, j'ai fait ceci: new_cols = [ "a", "b", "c"] df [ new_cols] = pd. DataFrame ([[ 0] * len ( new_cols)], index = df. index) Il est basé sur la deuxième variante de la réponse acceptée. Je veux juste souligner cette option2 dans la réponse de @Matthias Fripp (2) Je ne m'attendrais pas nécessairement à ce que DataFrame fonctionne de cette façon, mais il le fait df [['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = Frame ([[, 'dogs', 3]], index =) est déjà documenté dans la propre documentation de pandas Vous pouvez transmettre une liste de colonnes à [] pour sélectionner les colonnes dans cet ordre.
La solution consiste donc soit à convertir cela en plusieurs affectations à une seule colonne, soit à créer un DataFrame approprié pour le côté droit. Voici plusieurs approches qui vont travailler: import numpy as np df = pd. DataFrame ({ 'col_1': [ 0, 1, 2, 3], 'col_2': [ 4, 5, 6, 7]}) Puis l'un des éléments suivants: 1) Trois affectations en une, en utilisant le déballage de liste: df [ 'column_new_1'], df [ 'column_new_2'], df [ 'column_new_3'] = [ np. nan, 'dogs', 3] 2) DataFrame développe commodément une seule ligne pour correspondre à l'index, vous pouvez donc le faire: df [[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd. DataFrame ([[ np. nan, 'dogs', 3]], index = df. index) 3) Créez un bloc de données temporaire avec de nouvelles colonnes, puis combinez-le avec le bloc de données d'origine plus tard: df = pd. concat ( [ df, pd. Comment ajouter plusieurs colonnes à pandas dataframe en une seule affectation?. DataFrame ( [[ np. nan, 'dogs', 3]], index = df. index, columns =[ 'column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3'])], axis = 1) 4) Similaire au précédent, mais en utilisant à la join place de concat (peut être moins efficace): df = df.
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