如何在 Pandas 中使用預設值向現有 DataFrame 新增新列
Suraj Joshi
2023年1月30日
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pandas.DataFrame.assign()在 Pandas DataFrame 中新增新列 - 訪問新列以將其設定為預設值
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pandas.DataFrame.insert()在 Pandas DataFrame 中新增新列
我們可以使用 DataFrame 物件的 assign() 和 insert() 方法，以預設值向現有 DataFrame 新增新列。我們還可以將預設值直接分配給要建立的 DataFrame 列。
在以下各節中，我們將使用以下 DataFrame 作為示例。
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)
輸出：
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() 在 Pandas DataFrame 中新增新列
我們可以使用 pandas.DataFrame.assign() 方法向現有的 DataFrame 新增新列，併為新建立的 DataFrame 列分配預設值。
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)
輸出：
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
該程式碼在 DataFrame 中建立一個新列 Profit，並將整個列的值設定為 6。
訪問新列以將其設定為預設值
我們可以使用 DataFrame 索引在 DataFrame 中建立新列並將其設定為預設值。
語法：
df[col_name] = value
它在 DataFrame df 中建立一個新列 col_name，並將整個列的預設值設定為 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)
輸出：
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() 在 Pandas DataFrame 中新增新列
pandas.DataFrame.insert() 允許我們在 DataFrame 中在指定位置插入列。
語法：
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
它在位置 loc 處建立一個名稱為 column 的新列，預設值為 value。allow_duplicates=False 確保 dataFrame 中只有一列名為 column 的列。
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)
輸出：
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
在這裡，名稱為 profit 的列被插入到索引 2，預設值為 4。
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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