[央视新闻 ]使用pandas.DataFrame.reindex() 方法在 Pandas 中添加一个空列[手机环球网]

[央视新闻 ]使用pandas.DataFrame.reindex() 方法在 Pandas 中添加一个空列[手机环球网]

已邀请:
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。

要回复问题请先登录注册