迹忆客 专注技术分享

我们可以使用 DataFrame 对象的 reindex()，assign() 和 insert() 方法在 Pandas 中向 DataFrame 添加一个空列。我们还可以直接为 DataFrame 的列分配一个空值，以在 Pandas 中创建一个空列。

通过简单的分配创建 Pandas 空的列

我们可以直接将 DataFrame 的列分配给空字符串，NaN 值或空 Pandas Series，以在 Pandas 中创建一个空列。

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)

输出：

       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 中创建三个空列。为 Empty_1 列分配空字符串，为 Empty_2 分配 NaN 值，为 Empty_3 分配一个空 Pandas Series，这也将导致整个 Empty_3 的值为 NaN。

在 Pandas 中用 pandas.DataFrame.reindex() 方法添加一个空列

我们可以使用 pandas.DataFrame.reindex() 方法向 Pandas 中的 DataFrame 添加多个空列。

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)

输出：

   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

该代码在 df 中使用所有 NaN 值创建了新列 Empty_1，Empty_2，Empty_3，而所有旧信息都丢失了。

要在保留初始列的同时添加多个新列，我们可以编写如下代码：

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)

输出：

       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

这样会在保留初始信息的情况下向 df 添加空列 Empty_1，Empty_2 和 Empty_3。

pandas.DataFrame.assign() 在 Pandas DataFrame 中添加一个空列

我们可以使用 pandas.DataFrame.assign() 方法向其中 Pandas 中的 DataFrame 添加一个空列。

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)

输出：

       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

它将创建一个名为 Empty_1 和 Empty_2 的空列，仅在 df 中包含 NaN 值。

pandas.DataFrame.insert() 将空列添加到 DataFrame

pandas.DataFrame.insert() 允许我们在 DataFrame 中插入列指定位置。我们可以使用此方法向 DataFrame 添加一个空列。

语法：

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

它在位置 loc 处创建一个名称为 column 的新列，默认值为 value。allow_duplicates = False 确保 DataFrame 中只有一列名为 column 的列。如果我们传递一个空字符串或 NaN 值作为值参数，则可以向 DataFrame 添加一个空列。

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)

输出：

       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 中创建 Empty_1 列，并在索引 3 处创建所有空值，并在索引 4 处创建具有所有 NaN 值的 Empty_2。