Agregar columna a Pandas DataFrame con un valor predeterminado

Las tres formas de agregar una columna a Pandas DataFrame con valor predeterminado.

• Usando pandas.DataFrame.assign(**kwargs)
• Usando el operador []
• Usando pandas.DataFrame.insert()

Usando Pandas.DataFrame.assign(**kwargs)

Asigna nuevas columnas a un DataFrame y devuelve un nuevo objeto con todas las columnas existentes a las nuevas. Las columnas existentes que se reasignan se sobrescribirán.

Sintaxis: Pandas.DataFrame.assign(**kwargs)

Parámetros: **kwargsdict de {str: callable or Series}

Devoluciones: marco de datos

Entendamos con ejemplos:

Primero, cree un DataFrame simple.

# 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)

Producción:

Añadir una nueva columna:

new_df = df.assign(profit=[40000, 20000, 30000, 60000, 200000])
new_df

Producción:

Agregue una nueva columna con valor predeterminado:

new_df = df.assign(profit='NAN')
new_df

Producción:

Usando el operador [] para agregar una nueva columna

Podemos usar la indexación de DataFrame para crear una nueva columna en DataFrame y configurarla con los valores predeterminados.

Sintaxis:

df[col_name]=value

Entendamos con un ejemplo:

# 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)

Producción:

Agregar nueva columna en Dataframe:

df['loss'] = [40000, 20000, 30000, 60000, 200000]
df

Producción:

Agregue una nueva columna con valores predeterminados:

df['loss'] = 'NAN'
df

Producción:

Usando pandas.DataFrame.insert()

Agregue una nueva columna a DataFrame en la ubicación especificada.

Sintaxis: DataFrame.insert(ubicación, columna, valor, allow_duplicates=False)

Parámetros

loc : int Índice de inserción. Debe verificar 0 <= loc <= len(columnas).

columna : string, número u objeto hash Etiqueta de la columna insertada.

valor : int, serie o tipo array

allow_duplicates : booleano, opcional

Entendamos con ejemplos:

# 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)

Producción:

Agregue una nueva columna con valor predeterminado:

df.insert(2, "expenditure", 4500, allow_duplicates=False)
df

Producción: