HOWTO · Pandas
如何在 Pandas DataFrame 中建立一個空列
我們可以使用簡單的賦值運算子，reindex()，assign()和 insert()方法向 Pandas 中的 DataFrame 新增一個空列。
本頁內容
我們可以使用 DataFrame 物件的 reindex()，assign() 和 insert() 方法在 Pandas 中向 DataFrame 新增一個空列。我們還可以直接為 DataFrame 的列分配一個空值，以在 Pandas 中建立一個空列。
通過簡單的分配建立 Pandas 空的列
我們可以直接將 DataFrame 的列分配給空字串，NaN 值或空 Pandas Series，以在 Pandas 中建立一個空列。
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)
輸出：
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
它在 df 中建立三個空列。為 Empty_1 列分配空字串，為 Empty_2 分配 NaN 值，為 Empty_3 分配一個空 Pandas Series，這也將導致整個 Empty_3 的值為 NaN。
在 Pandas 中用 pandas.DataFrame.reindex() 方法新增一個空列
我們可以使用 pandas.DataFrame.reindex() 方法向 Pandas 中的 DataFrame 新增多個空列。
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)
輸出：
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
該程式碼在 df 中使用所有 NaN 值建立了新列 Empty_1，Empty_2，Empty_3，而所有舊資訊都丟失了。
要在保留初始列的同時新增多個新列，我們可以編寫如下程式碼：
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)
輸出：
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
這樣會在保留初始資訊的情況下向 df 新增空列 Empty_1，Empty_2 和 Empty_3。
pandas.DataFrame.assign() 在 Pandas DataFrame 中新增一個空列
我們可以使用 pandas.DataFrame.assign() 方法向其中 Pandas 中的 DataFrame 新增一個空列。
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)
輸出：
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
它將建立一個名為 Empty_1 和 Empty_2 的空列，僅在 df 中包含 NaN 值。
pandas.DataFrame.insert() 將空列新增到 DataFrame
pandas.DataFrame.insert() 允許我們在 DataFrame 中插入列指定位置。我們可以使用此方法向 DataFrame 新增一個空列。
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。如果我們傳遞一個空字串或 NaN 值作為值引數，則可以向 DataFrame 新增一個空列。
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)
輸出：
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
它在 df 中建立 Empty_1 列，並在索引 3 處建立所有空值，並在索引 4 處建立具有所有 NaN 值的 Empty_2。
