Agregar columna con valor constante al marco de datos de pandas

Prerrequisito: Pandas 

En este artículo, aprenderemos cómo agregar una nueva columna con valor constante a un DataFrame de Pandas. Antes de eso, uno debe estar familiarizado con los siguientes conceptos:

• Pandas DataFrame: Pandas DataFrame es un arreglo tabular bidimensional, de tamaño mutable, potencialmente heterogéneo con ejes etiquetados (filas y columnas). Un marco de datos puede ser una disposición bidimensional, es decir, los datos se alinean de forma tabular en filas y columnas. Pandas DataFrame consta de tres componentes principales, los datos, las filas y las columnas.
• Columna en DataFrame: para elegir una columna en Pandas DataFrame, accederemos a las columnas llamándolas por su nombre de columna. Adición de columna: para presentar una columna en Pandas DataFrame, declararemos una lista de reemplazo como columna y aumentaremos un Dataframe existente.
• Constante: Un valor fijo. En álgebra, una continuación puede ser un número en sí mismo o, a veces, una letra como a, b o c para enfrentar un número duro y rápido. Ejemplo: en “x + 5 = 9”, 5 y 9 son constantes.

Acercarse

1. Importar biblioteca
2. Cargar o crear un marco de datos
3. Agregar columna con valor constante al marco de datos

Para comprender estos pasos mencionados anteriormente, analicemos algunos ejemplos:

Ejemplo 1: (Usando Pandas Series)

# import packages
import pandas as pd
import numpy as np
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame({'Number': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5},
                   'Power 2': {0: 1, 1: 4, 2: 9, 3: 16, 4: 25},
                   'Power 3': {0: 1, 1: 8, 2: 27, 3: 64, 4: 125}})
  
# view dataframe
print("Initial dataframe")
display(df)
  
  
# adding column with constant value
df['Power 0'] = pd.Series([1 for x in range(len(df.index))])
  
# view dataframe
print("Final dataframe")
display(df)

Producción :

Ejemplo 2: (Como valor estático)

# import packages
import pandas as pd
import numpy as np
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': {0: 'Ram', 1: 'Deep', 2: 'Yash', 3: 'Aman', 4: 'Akash'},
                   'Marks': {0: 68, 1: 87, 2: 45, 3: 78, 4: 56}})
  
  
# view dataframe
print("Initial dataframe")
display(df)
  
  
# adding column with constant value
df['Pass'] = True
  
# view dataframe
print("Final dataframe")
display(df)

Producción :