HOWTO · Pandas
Aggiungi una nuova colonna a DataFrame esistente con valore predefinito in Pandas
Possiamo aggiungere una nuova colonna al DataFrame esistente con il valore predefinito in Pandas utilizzando metodi di assegnazione o inserimento e impostando il valore della nuova serie di colonne.
In questa pagina
Potremmo usare i metodi assign() e insert() degli oggetti DataFrame per aggiungere una nuova colonna al DataFrame esistente con i valori predefiniti. Possiamo anche assegnare direttamente un valore predefinito alla colonna di DataFrame da creare.
Useremo il seguente dataframe come esempio nelle sezioni seguenti.
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)
Produzione:
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() per aggiungere una nuova colonna in Pandas DataFrame
Possiamo usare il metodo pandas.DataFrame.assign() per aggiungere una nuova colonna al DataFrame esistente e assegnare la colonna DataFrame appena creata con i valori predefiniti.
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)
Produzione:
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
Il codice crea una nuova colonna Profit nel DataFrame e imposta i valori dell’intera colonna su 6.
Accedi alla nuova colonna per impostarla con un valore predefinito
Possiamo utilizzare l’indicizzazione DataFrame per creare una nuova colonna in DataFrame e impostarla sui valori predefiniti.
Sintassi:
df[col_name] = value
Crea una nuova colonna col_name in DataFrame df e imposta il valore predefinito per l’intera colonna su 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)
Produzione:
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() per aggiungere una nuova colonna in Pandas DataFrame
pandas.DataFrame.insert() ci permette di inserire una colonna in un DataFrame nella posizione specificata.
Sintassi:
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
Crea una nuova colonna con il nome column nella posizione loc con il valore predefinito value. allow_duplicates=False assicura che ci sia solo una colonna con il nome column nel 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)
Produzione:
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
Qui, una colonna con il nome profit è inserita all’indice 2 con il valore predefinito 4.
