Pandas agregue columna vacía

"El paquete de software" Pandas "del lenguaje de programación de Python hace que sea fácil manipular y analizar datos. Proporciona métodos específicos y estructuras de datos para interactuar con tablas matemáticas, etc. En "Pandas", podemos insertar columnas vacías. "Pandas" tiene varias técnicas para insertar columnas vacías. En esta guía, veremos algunas técnicas de "pandas" para insertar columnas vacías con detalles profundos. También demostraremos múltiples ejemplos aquí en los que insertamos una columna vacía en "Pandas". También proporcionaremos las capturas de pantalla de salidas, así como la captura de pantalla del código en esta guía. Entonces, te ayudará mucho."

Ejemplo 01

Comencemos mirando nuestro primer código, que se realizará en el software Spyder, que es el mejor para los códigos de Python y Pandas. Inicialmente importamos el "Numpy como NP" en este software "Spyder" después de abrirlo. Python tiene instrucciones de importar la biblioteca Numpy en su código actual a través del componente Numpy de importación del código. Los códigos como sección NP instruyen a Python que asignen a Numpy la abreviatura de "NP". Al ingresar el nombre de la función "NP" en lugar de Numpy, puede usar funciones Numpy. También "importamos" el "panda como PD", por lo que accederemos a la función "pandas" simplemente colocando "PD" en lugar de "pandas".

Estamos definiendo el cuadro de datos a continuación dando el nombre de "información" a este marco de datos. Utilizamos "PD" aquí para acceder a la función "Pandas". El "DataFrame" representará la información en forma tabular. Hay dos columnas en este DataFrame, que hemos creado aquí con el nombre "FirstName" y el segundo con el nombre de "edad". La columna "FirstName" contiene "Virat", "Aliados", "Daniel", "Jack" y "Charles". La otra columna, "Age", contiene "21", "22", "23", "24" y "20". Utilizamos "Imprimir" para que la línea en la pantalla de la consola de la herramienta "Spyder". También ofrecemos este marco de datos de "información" en el terminal de salida. Todavía no agregamos columnas vacías. Entonces, ahora estamos agregando columnas vacías a este marco de datos.

Estamos utilizando el operador "[]" para agregar una columna vacía aquí. Ponemos el nombre de DataFrame y luego colocamos el "[]" y colocamos el nombre de la columna dentro de esta "[]". Aquí puede mirar que "Info" es el nombre del DataFrame, y "Gender" es el nombre de la nueva columna que estamos agregando aquí, y esta es la columna vacía. Después de esto, agregamos otra columna llamada "Departamento" y ponemos "NP. nan ”aquí. Ahora, mostramos esta "información" con columnas vacías en la pantalla de salida consumiendo la función "print ()" en "Pandas".

Obtenemos el resultado presionando el botón "Ejecutar" del software "Spyder". Rendera datos tabulares, y solo hay dos columnas en el primer DataFarme. La columna vacía se representa en el siguiente marcado de datos. No hay valor en las columnas de "género", y también, la columna del "departamento" es la columna vacía.

Ejemplo 02

Utilizamos el código anterior aquí, pero lo actualizamos un poco agregando un nuevo método para agregar columnas vacías aquí. El "Info1" es el marcado de datos esta vez y ha utilizado el "Info11.método reindex () "aquí para insertar una columna vacía. Puede modificar las etiquetas de columna e índices de fila utilizando la técnica reindex (). En caso de que el nuevo índice y el índice anterior no sean los mismos, los valores se establecen en NAN. Agregamos dos columnas aquí llamadas "Género" y "Número de rollo" y no pasamos ningún valor a estas columnas, por lo que automáticamente, generará "Nan" aquí. Nuevamente consumimos la declaración "print ()" aquí para representar este nuevo marco de datos.

Mire la salida a continuación; hace que "nan", lo que significa no un número, por lo que estas dos columnas, "género" y "número de rollo", no contienen números o valores. Estas son columnas vacías.

Ejemplo 03

Usando la palabra clave "import" como un objeto "PD", importamos el paquete de panda. Esto se utilizará en el código para inicializar el marco de datos. Entonces, utilizando la función "DataFrame ()" en el objeto "PD" para acceder a la nueva marco de datos "Pandas", hemos introducido una nueva variable llamada "ítem". Para construir un marco de datos con un formato tabular, utilizamos la función DataFrame (). Las columnas se denominan "elementos" y "cantidad". En la columna "Artículos", hemos insertado "leche", "jugo", "lavado de platos", "lavado a mano" y "chocolates". En la columna "cantidad", estamos insertando algunos números como "3", "2", "5", "8" y "20" respectivamente.

Además, represente este marco de datos de "elemento" de la misma manera que hemos explicado en nuestros códigos anteriores. Estamos colocando la función "Insertar ()" aquí para agregar la columna vacía a DataFrame. Primero colocamos la posición de la columna donde agregar esta columna. Seleccionamos "1" para la columna llamada "Price", y luego también agregamos otra columna vacía con el mismo método, pero esta vez el nombre de la columna es "Descuento" y se coloca en la posición "3". Aquí hemos insertado dos columnas vacías en el marco de datos "ítem" existente, y luego obtenemos esto de DataFrame actualizado y lo representamos en el terminal. La "print ()" está aquí para representar este marco de datos.

El primer cuadro de datos aparece aquí y contiene solo dos columnas, y todavía no hay una columna vacía en este marco de datos. Después de esto, el DataFrame actualizado muestra cuatro columnas y tiene dos columnas vacías.

Ejemplo 04

Ahora, este es nuestro último ejemplo de esta guía en la que agregaremos una columna vacía. Importamos el paquete de panda utilizando la importación "Pandas como PD". Hemos agregado una nueva variable llamada "resultado" y obtenemos el nuevo marco de datos "Pandas" que consume el método "DataFrame ()" en el "PD". Utilizamos el método DataFrame () para crear un marco de datos con un diseño tabular. Los "elementos" y "" papelería "" tienen esos nombres de columnas. Hemos agregado "jabón", "esponca", "cepillo", "pasta de dientes" y "huevos" a la sección "elementos". Estamos insertando los artículos de papelería como "lápiz", "bolígrafo", "goma", "papel" y "marcador" en la columna "estacionario", en consecuencia.

Luego tenemos la función "print ()" para demostrar los datos dados en la pantalla y también el marco de datos. Luego agregamos la columna vacía con el nombre "vacía_column". Pusimos este nombre en los soportes cuadrados y también imprimimos el nuevo marco de datos aquí.

Solo hay dos columnas en el primer marco de datos que se muestra aquí, y todavía no hay columnas vacías. El DataFrame revisado ahora contiene una columna vacía, y se ven tres columnas después de agregar esta "COUCH_COLUMN".

Conclusión

El propósito de esta guía es aclarar la justificación detrás del método "Pandas agregue la columna vacía". Para que sea simple para usted "agregar la columna vacía", tuvimos un detalle considerable al describir este concepto. Se han descrito cuatro ejemplos distintos de agregar columnas vacías en pandas. Aquí, utilizamos todas las técnicas que se utilizan para agregar una columna vacía en "Pandas" y profundizar en cada una. Examinamos varias instancias en esta guía, revisando cada línea de código con gran detalle. Hemos dado la salida para cada código aquí, junto con los códigos. Creo que comprenderás este concepto después de leer a fondo esta guía.