用默认值
为熊猫数据框添加列
原文:https://www . geesforgeks . org/add-column-to-pandas-data frame-带默认值/
用默认值向熊猫数据框添加列的三种方法。
- 利用熊猫。DataFrame.assign(**kwargs)
- 使用[]运算符
- 利用熊猫。DataFrame.insert()
使用熊猫。DataFrame.assign(**kwargs)
它将新列分配给数据框，并将包含所有现有列的新对象返回给新对象。重新分配的现有列将被覆盖。
语法:熊猫。DataFrame.assign(**kwargs)
参数: **kwargsdict of {str: callable 或 Series}
返回:数据帧
让我们用例子来理解:
首先，创建一个简单的数据帧。
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"Name": ['Anurag', 'Manjeet', 'Shubham',
'Saurabh', 'Ujjawal'],
"Address": ['Patna', 'Delhi', 'Coimbatore',
'Greater noida', 'Patna'],
"ID": [20123, 20124, 20145, 20146, 20147],
"Sell": [140000, 300000, 600000, 200000, 600000]})
print("Original DataFrame :")
display(df)
输出:
新增一栏:
Python 3
new_df = df.assign(profit=[40000, 20000, 30000, 60000, 200000])
new_df
输出:
添加新列，默认值:
Python 3
new_df = df.assign(profit='NAN')
new_df
输出:
使用[]运算符添加新列
我们可以使用数据框索引在数据框中创建新列，并将其设置为默认值。
语法:
df[col_name]=value
让我们用一个例子来理解:
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"Name": ['Anurag', 'Manjeet', 'Shubham',
'Saurabh', 'Ujjawal'],
"Address": ['Patna', 'Delhi', 'Coimbatore',
'Greater noida', 'Patna'],
"ID": [20123, 20124, 20145, 20146, 20147],
"Sell": [140000, 300000, 600000, 200000, 600000]})
print("Original DataFrame :")
display(df)
输出:
在数据框中添加新列:
Python 3
df['loss'] = [40000, 20000, 30000, 60000, 200000]
df
输出:
添加新列，默认值:
Python 3
df['loss'] = 'NAN'
df
输出:
利用熊猫。DataFrame.insert()
在指定位置向数据框中添加新列。
语法:数据框。插入(loc，列，值，allow_duplicates=False)
参数
锁定 : int 插入索引。必须验证 0 < = loc < = len(列)。
列:插入列的字符串、数字或散列对象标签。
值 : int、Series 或类似数组
允许重复 : bool，可选
让我们用例子来理解:
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"Name": ['Anurag', 'Manjeet', 'Shubham',
'Saurabh', 'Ujjawal'],
"Address": ['Patna', 'Delhi', 'Coimbatore',
'Greater noida', 'Patna'],
"ID": [20123, 20124, 20145, 20146, 20147],
"Sell": [140000, 300000, 600000, 200000, 600000]})
print("Original DataFrame :")
display(df)
输出:
新增一列，默认值:
Python 3
df.insert(2, "expenditure", 4500, allow_duplicates=False)
df
输出:
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