Como adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente com valor padrão em Pandas

  1. pandas.DataFrame.assign() para Adicionar uma Nova Coluna no Pandas DataFrame
  2. Acesse a Nova Coluna para defini-la com um valor padrão
  3. pandas.DataFrame.insert() para adicionar uma nova coluna em Pandas DataFrame

Podemos utilizar métodos assign() e insert() de objetos DataFrame para adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente com valores padrão. Também podemos atribuir diretamente um valor padrão à coluna de DataFrame a ser criada.

Utilizaremos o DataFrame abaixo como um exemplo nas seções seguintes.

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)

Resultado:

       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 Adicionar uma Nova Coluna no Pandas DataFrame

Podemos utilizar o método pandas.DataFrame.assign() para adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente e atribuir a coluna recém-criada DataFrame com valores padrão.

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)

Resultado:

       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

O código cria uma nova coluna Profit no DataFrame e define os valores da coluna inteira como sendo 6.

Acesse a Nova Coluna para defini-la com um valor padrão

Podemos usar a indexação DataFrame para criar uma nova coluna em DataFrame e defini-la como valores padrão.

Sintaxe:

df[col_name]=value

Ela cria uma nova coluna col_name em DataFrame df e define o valor padrão para a coluna inteira como valor.

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)

Resultado:

       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 adicionar uma nova coluna em Pandas DataFrame

pandas.DataFrame.insert() nos permite inserir uma coluna em um DataFrame em um local especificado.

Sintaxe:

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

Cria uma nova coluna com o nome column no local loc com o valor padrão value. allow_duplicates=False garante a existência de apenas uma coluna com o nome column no 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

Resultado:

       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

Aqui, uma coluna com o nome profit é inserida no índice 2 com o valor padrão 4.

Artigo relacionado - Pandas Columns

  • Método de insert de Pandas
  • Seleccionar Pandas DataFrame Colunas
  • Artigo relacionado - Pandas DataFrame

  • Como Iterar Através de Linhas de um DataFrame em Pandas