Como adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente com valor padrão em Pandas
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pandas.DataFrame.assign()para Adicionar uma Nova Coluna no Pandas DataFrame - Acesse a Nova Coluna para defini-la com um valor padrão
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pandas.DataFrame.insert()para adicionar uma nova coluna em Pandas DataFrame
Podemos utilizar métodos assign() e insert() de objetos DataFrame para adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente com valores padrão. Também podemos atribuir diretamente um valor padrão à coluna de DataFrame a ser criada.
Utilizaremos o DataFrame abaixo como um exemplo nas seções seguintes.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
print(df)
Resultado:
Date Fruit Price
0 April-10 Apple 3
1 April-11 Papaya 1
2 April-12 Banana 2
3 April-13 Mango 4
pandas.DataFrame.assign() para Adicionar uma Nova Coluna no Pandas DataFrame
Podemos utilizar o método pandas.DataFrame.assign() para adicionar uma nova coluna ao DataFrame existente e atribuir a coluna recém-criada DataFrame com valores padrão.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
new_df = df.assign(Profit=6)
print(new_df)
Resultado:
Date Fruit Price Profit
0 April-10 Apple 3 6
1 April-11 Papaya 1 6
2 April-12 Banana 2 6
3 April-13 Mango 4 6
O código cria uma nova coluna Profit no DataFrame e define os valores da coluna inteira como sendo 6.
Acesse a Nova Coluna para defini-la com um valor padrão
Podemos usar a indexação DataFrame para criar uma nova coluna em DataFrame e defini-la como valores padrão.
Sintaxe:
df[col_name] = value
Ela cria uma nova coluna col_name em DataFrame df e define o valor padrão para a coluna inteira como valor.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
df["Profit"] = 5
print(df)
Resultado:
Date Fruit Price Profit
0 April-10 Apple 3 5
1 April-11 Papaya 1 5
2 April-12 Banana 2 5
3 April-13 Mango 4 5
pandas.DataFrame.insert() para adicionar uma nova coluna em Pandas DataFrame
pandas.DataFrame.insert() nos permite inserir uma coluna em um DataFrame em um local especificado.
Sintaxe:
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
Cria uma nova coluna com o nome column no local loc com o valor padrão value. allow_duplicates=False garante a existência de apenas uma coluna com o nome column no DataFrame.
import pandas as pd
dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13"]
fruits = ["Apple", "Papaya", "Banana", "Mango"]
prices = [3, 1, 2, 4]
df = pd.DataFrame({"Date": dates, "Fruit": fruits, "Price": prices})
df.insert(2, "profit", 4, allow_duplicates=False)
print(df)
Resultado:
Date Fruit profit Price
0 April-10 Apple 4 3
1 April-11 Papaya 4 1
2 April-12 Banana 4 2
3 April-13 Mango 4 4
Aqui, uma coluna com o nome profit é inserida no índice 2 com o valor padrão 4.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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