Простое добавление пустого столбца в DataFrame Python
Быстрый ответ
Для создания нового пустого столбца в pandas DataFrame достаточно выполнить такую команду:
df['new_column'] = pd.NA # И вуаля, перед вами пустой столбец!
Эта лаконичная строка добавляет столбец new_column
, инициализируя его специальным значением pd.NA
из pandas. Оно используется для обозначения отсутствующих данных и эффективно работает с различными типами данных.
Нет повода для опасений: другие способы создания столбцов
NaN — мощное средство для числовых типов
Владельцы числовых данных, не волнуйтесь! Использование пустого столбца с np.nan
немного похоже на операции с математической бесконечностью — это сложно объяснить, но чрезвычайно удобно. Он идеален для анализа данных и не создает проблем в численных операциях.
import numpy as np
df['numeric_column'] = np.nan # Просто следуйте за потоком данных!
Элегантность кода с помощью метода assign
Если вы стремитесь к более изящному коду, метод assign
позволит добавить столбец, сохранив читаемость и последовательность кода. Этот метод возвращает обновлённый DataFrame — будто только что сошедший с печатного станка.
df = df.assign(new_text_column='').assign(new_numeric_column=np.nan)
# Приветствуем гибкость в действии!
Явное указание типа данных для точности столбца
Для тех, кому важно точно указать тип данных столбца, бесподобным инструментом будет pd.Series
с параметром dtype
. Этот подход для любителей точности и определенности.
df['typed_column'] = pd.Series(dtype='float64') # Отныне типизация под вашим контролем.
Визуализация 📊->🔍-> 🅿️
Представляем DataFrame как парковочное пространство 🅿️ для данных, которые символизируются машинками 🚗 . Каждый столбец — это место для "парковки" данных.
| Место 1 | Место 2 | Место 3 |
| ------- | ------- | ------- |
| 🚗 | 🚗 | 🚗 |
Добавление ПУСТОГО места можно сравнить с выделением пространства для возможного расширения:
| Место 1 | Место 2 | Место 3 | Место 4 (Пустое) |
| ------- | ------- | ------- | ---------------- |
| 🚗 | 🚗 | 🚗 | |
Когда требуется больше пустых мест...
Вам не хватает пустых столбцов? Это как если бы вы планировали разместить много автомобилей. Просто добавьте в DataFrame новые "места"!
new_cols = ['col1', 'col2', 'col3']
df = df.reindex(columns=df.columns.tolist() + new_cols) # Наше парковочное пространство расширилось!
Познакомьтесь: конкатенация DataFrame
Зачастую более удобно создать пустой DataFrame и приклеить его к исходному. Это похоже на строительство новой парковки рядом:
new_columns = pd.DataFrame(columns=['new_col1', 'new_col2'])
df = pd.concat([df, new_columns], axis=1) # Объединяем DataFrames: удобно и грамотно.
Выбор типов данных: принимайте решение осознанно
Ваш выбор типов данных должен быть взвешенным. pd.NA
универсален, как футболка "free size", однако если ваш столбец предназначен только для числовых данных, рекомендуется использовать np.nan
, чтобы обеспечить совместимость с численными операциями.
Полезные материалы
- pandas.DataFrame.insert — документация pandas 2.2.0 — Инструкция по использованию метода
.insert()
от разработчиков pandas. - DataFrame — документация pandas 2.2.0 — Всё, что вы хотели знать о DataFrame для эффективного использования этого инструмента.
- Добавление нового столбца в существующий DataFrame в Pandas – GeeksforGeeks — Наглядные примеры и объяснения различных способов добавления столбцов к DataFrame.
- Как добавлять столбцы в DataFrame – YouTube — Визуальный гид по добавлению столбцов.
- Как добавить пустые столбцы в DataFrame с помощью Pandas – Medium — Статья о создании DataFrame с пустыми столбцами.
- Полное руководство по Pandas DataFrame – Analytics Vidhya — Обстоятельное руководство по работе с pandas DataFrame.