HOWTO · Pandas
Cómo agregar una nueva columna al DataFrame existente con valor predeterminado en Pandas
Podemos agregar una nueva columna al DataFrame existente con el valor predeterminado en Pandas utilizando métodos de asignación o inserción y estableciendo el valor de la nueva serie de columnas.
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Podríamos usar los métodos assign() e insert() de los objetos DataFrame para agregar una nueva columna al DataFrame existente con valores predeterminados. También podemos asignar directamente un valor predeterminado a la columna de DataFrame que se creará.
Utilizaremos el siguiente DataFrame como ejemplo en las siguientes secciones.
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)
Producción :
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() para agregar una nueva columna en Pandas DataFrame
Podemos usar el método pandas.DataFrame.assign() para agregar una nueva columna a el DataFrame existente y asigne la columna recién creada DataFrame con valores predeterminados.
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)
Producción :
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
El código crea una nueva columna Profit en el DataFrame y establece los valores de la columna completa en 6.
Acceda a la nueva columna para configurarla con un valor predeterminado
Podemos usar la indexación de DataFrame para crear una nueva columna en DataFrame y establecerla en valores predeterminados.
Sintaxis:
df[col_name] = value
Crea una nueva columna col_name en DataFrame df y establece el valor predeterminado para toda la columna en 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)
Producción :
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() para agregar una nueva columna en Pandas DataFrame
pandas.DataFrame.insert() nos permite insertar una columna en un DataFrame en ubicación especificada
Sintaxis:
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
Crea una nueva columna con el nombre column en la ubicación loc con el valor predeterminado value. allow_duplicates=False asegura que solo hay una columna con el nombre column en el dataFrame.
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)
Producción :
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
Aquí, se inserta una columna con el nombre profit en el índice 2 con el valor predeterminado 4.
