Pandas DataFrame에서 빈 열을 만드는 방법

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  4. Pandas DataFrame에서 빈 열을 만드는 방법
Suraj Joshi 2023년1월30일 2020년6월16일
Pandas Pandas DataFrame Column Pandas DataFrame
  1. 간단한 할당으로 빈 열 Pandas 만들기
  2. Pandas에 빈 열을 추가하는pandas.DataFrame.reindex()메소드
  3. Pandas DataFrame에 빈 열을 추가하는pandas.DataFrame.assign()
  4. DataFrame에 빈 열을 추가하는pandas.DataFrame.insert()
Pandas DataFrame에서 빈 열을 만드는 방법

DataFrame 객체의reindex(),assign()및insert()메소드를 사용하여 Pandas의 DataFrame에 빈 열을 추가 할 수 있습니다. 또한 Pandas에 빈 열을 만들기 위해 빈 값을 DataFrame 열에 직접 할당 할 수도 있습니다.

간단한 할당으로 빈 열 Pandas 만들기

빈 문자열,NaN 값 또는 빈 Pandas Series에 DataFrame의 열을 직접 할당하여 Pandas에 빈 열을 만들 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np

dates=['April-20', 'April-21', 'April-22', 'April-23','April-24','April-25']
income=[10,20,10,15,10,12]
expenses=[3,8,4,5,6,10]


df=pd.DataFrame({"Date":dates,
                "Income":income,
                "Expenses":expenses})

df["Empty_1"] = ""
df["Empty_2"] = np.nan
df['Empty_3'] = pd.Series() 

print(df)

출력:

       Date  Income  Expenses Empty_1  Empty_2  Empty_3
0  April-20      10         3              NaN      NaN
1  April-21      20         8              NaN      NaN
2  April-22      10         4              NaN      NaN
3  April-23      15         5              NaN      NaN
4  April-24      10         6              NaN      NaN
5  April-25      12        10              NaN      NaN

df에 세 개의 빈 열을 만듭니다. Empty_1열에는 빈 문자열이 할당되고, Empty_2에는 NaN값이 할당되고, Empty_3에는 빈 Pandas Series가 할당되어 Empty_3전체의 NaN 값도 생성됩니다. 기둥.

Pandas에 빈 열을 추가하는pandas.DataFrame.reindex()메소드

pandas.DataFrame.reindex() 메소드를 사용하여 여러 개의 빈 열을 추가 할 수 있습니다 Pandas의 DataFrame.

import pandas as pd
import numpy as np

dates=['April-20', 'April-21', 'April-22', 'April-23','April-24','April-25']
income=[10,20,10,15,10,12]
expenses=[3,8,4,5,6,10]


df=pd.DataFrame({"Date":dates,
                "Income":income,
                "Expenses":expenses})


column_names=["Empty_1","Empty_2",'Empty_3']

df = df.reindex(columns = column_names)
print(df)

출력:

   Empty_1  Empty_2  Empty_3
0      NaN      NaN      NaN
1      NaN      NaN      NaN
2      NaN      NaN      NaN
3      NaN      NaN      NaN
4      NaN      NaN      NaN
5      NaN      NaN      NaN

이 코드는 모든 이전 정보가 손실되는 동안 모든 NaN값과 함께 df에 새 열 Empty_1,Empty_2,Empty_3을 만듭니다.

초기를 유지하면서 여러 개의 새로운 열을 추가하기 위해 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np

dates=['April-20', 'April-21', 'April-22', 'April-23','April-24','April-25']
income=[10,20,10,15,10,12]
expenses=[3,8,4,5,6,10]


df=pd.DataFrame({"Date":dates,
                "Income":income,
                "Expenses":expenses})

df = df.reindex(columns = df.columns.tolist() + ["Empty_1","Empty_2",'Empty_3'])
print(df)

출력:

       Date  Income  Expenses  Empty_1  Empty_2  Empty_3
0  April-20      10         3      NaN      NaN      NaN
1  April-21      20         8      NaN      NaN      NaN
2  April-22      10         4      NaN      NaN      NaN
3  April-23      15         5      NaN      NaN      NaN
4  April-24      10         6      NaN      NaN      NaN
5  April-25      12        10      NaN      NaN      NaN

초기 정보를 유지하면서 빈 열Empty_1,Empty_2 및Empty_3을df에 추가합니다.

Pandas DataFrame에 빈 열을 추가하는pandas.DataFrame.assign()

pandas.DataFrame.assign() 메소드를 사용하여 빈 열을 추가 할 수 있습니다 Pandas의 DataFrame.

import pandas as pd
import numpy as np

dates=['April-20', 'April-21', 'April-22', 'April-23','April-24','April-25']
income=[10,20,10,15,10,12]
expenses=[3,8,4,5,6,10]


df=pd.DataFrame({"Date":dates,
                "Income":income,
                "Expenses":expenses})

df=df.assign(Empty_1="",Empty_2=np.nan)
print(df)

출력:

       Date  Income  Expenses Empty_1  Empty_2
0  April-20      10         3              NaN
1  April-21      20         8              NaN
2  April-22      10         4              NaN
3  April-23      15         5              NaN
4  April-24      10         6              NaN
5  April-25      12        10              NaN

df에 NaN 값만 포함하는Empty_1 및Empty_2라는 빈 열을 만듭니다.

DataFrame에 빈 열을 추가하는pandas.DataFrame.insert()

pandas.DataFrame.insert()에서 DataFrame에 열을 삽입 할 수 있습니다. 지정된 위치. 이 메소드를 사용하여 DataFrame에 빈 열을 추가 할 수 있습니다.

통사론:

DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

위치loc에 이름이column 인 새 열을 기본값value로 만듭니다. allow_duplicates=False는 dataFrame에 이름이 column인 열이 하나만 있도록합니다. 빈 문자열이나 NaN 값을 값 매개 변수로 전달하면 빈 프레임을 DataFrame에 추가 할 수 있습니다.

import pandas as pd
import numpy as np

dates=['April-20', 'April-21', 'April-22', 'April-23','April-24','April-25']
income=[10,20,10,15,10,12]
expenses=[3,8,4,5,6,10]


df=pd.DataFrame({"Date":dates,
                "Income":income,
                "Expenses":expenses})
df.insert(3, "Empty_1", "") 
df.insert(4, "Empty_2", np.nan)
print(df)

출력:

       Date  Income  Expenses Empty_1  Empty_2
0  April-20      10         3              NaN
1  April-21      20         8              NaN
2  April-22      10         4              NaN
3  April-23      15         5              NaN
4  April-24      10         6              NaN
5  April-25      12        10              NaN

인덱스 3에 모든 빈 값이 있고 인덱스 4에 Empty_2가 모든 NaN값으로 df에 Empty_1열이 작성됩니다.

Author: Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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