Cómo agregar una nueva columna al DataFrame existente con valor predeterminado en Pandas

  1. pandas.DataFrame.assign() para agregar una nueva columna en Pandas DataFrame
  2. Acceda a la nueva columna para configurarla con un valor predeterminado
  3. pandas.DataFrame.insert() para agregar una nueva columna en Pandas DataFrame

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.

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