Pandas 데이터프레임에 빈 열 추가하기
assign() 함수 사용:
assign() 함수는 기존 데이터프레임에 새로운 열을 추가하는 데 사용되는 편리한 함수입니다. 새로운 열의 이름과 값을 지정하면 데이터프레임에 빈 열이 추가됩니다.
import pandas as pd
# 기존 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 'C'라는 이름의 빈 열 추가
df = df.assign(C=[])
print(df)
insert() 함수 사용:
insert() 함수는 특정 위치에 새로운 열을 삽입하는 데 사용됩니다. 삽입 위치와 새로운 열의 이름을 지정하면 됩니다. 빈 값으로 채워진 새로운 열이 추가됩니다.
import pandas as pd
# 기존 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 'B' 열 다음에 'C'라는 이름의 빈 열 삽입
df.insert(1, 'C', [])
print(df)
loc 인덱서 사용:
loc 인덱서는 특정 행 또는 열에 값을 설정하는 데 사용할 수 있습니다. 새로운 열을 추가하려면 빈 시리즈를 새로운 열 이름으로 지정하여 loc 인덱서에 할당하면 됩니다.
import pandas as pd
# 기존 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 'C'라는 이름의 빈 열 추가
df.loc[:, 'C'] = pd.Series([])
print(df)
새로운 열 생성 후 결합:
빈 열을 포함하는 새로운 데이터프레임을 만들고 기존 데이터프레임과 결합하는 방법도 있습니다.
import pandas as pd
# 기존 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 빈 'C' 열을 포함하는 새 데이터프레임 생성
new_df = pd.DataFrame(columns=['C'])
# 결합하여 새로운 열 추가
df = df.join(new_df)
print(df)
위의 방법들 외에도 다양한 방법으로 데이터프레임에 빈 열을 추가할 수 있습니다. 사용하는 방법은 상황에 따라 다를 수 있습니다.
참고:
- 빈 열을 추가할 때 열 이름을 명확하게 지정하는 것이 좋습니다.
- 빈 열을 추가한 후에는 필요에 따라 데이터를 채울 수 있습니다.
- Pandas 라이브러리에는 데이터프레임을 조작하는 데 유용한 다양한 함수가 제공됩니다. 자세한 내용은 Pandas 공식 문서를 참조하십시오.
예제 코드: Pandas 데이터프레임에 빈 열 추가
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'C'라는 이름의 빈 열 추가
df = df.assign(C=[])
# 출력
print(df)
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'B' 열 다음에 'C'라는 이름의 빈 열 삽입
df.insert(1, 'C', [])
# 출력
print(df)
예제 3: loc 인덱서 사용
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'C'라는 이름의 빈 열 추가
df.loc[:, 'C'] = pd.Series([])
# 출력
print(df)
설명:
- 위 예제에서는 모두
data라는 딕셔너리를 사용하여 데이터프레임을 생성합니다. 딕셔너리에는 'A'와 'B'라는 두 개의 열이 있으며 각 열에는 3개의 값이 포함되어 있습니다. assign(),insert(),loc인덱서를 사용하여 'C'라는 이름의 빈 열을 데이터프레임에 추가합니다.- 빈 열은
[]로 표현됩니다. - 마지막으로
print(df)를 사용하여 결과 데이터프레임을 출력합니다.
결과:
A B C
0 1 4 NaN
1 2 5 NaN
2 3 6 NaN
위 예제 코드를 통해 Pandas 데이터프레임에 빈 열을 추가하는 방법을 다양한 방식으로 확인할 수 있습니다.
- 실제 상황에서는 데이터 소스와 필요에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
Pandas 데이터프레임에 빈 열 추가: 대체 방법
defaultdict 사용:
defaultdict는 기본값을 제공하는 파이썬 딕셔너리 클래스입니다. 이를 사용하여 빈 값으로 채워진 열을 포함하는 새 딕셔너리를 만들고 데이터프레임에 추가할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'C'라는 이름의 빈 열 추가 (defaultdict 사용)
from collections import defaultdict
new_column = defaultdict(lambda: [])
df['C'] = new_column
# 출력
print(df)
numpy.empty 사용:
numpy.empty 함수는 지정된 크기의 배열을 만들고 모든 요소를 기본값으로 채웁니다. 이를 사용하여 빈 값으로 채워진 열을 나타내는 NumPy 배열을 만들고 데이터프레임에 추가할 수 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'C'라는 이름의 빈 열 추가 (numpy.empty 사용)
df['C'] = np.empty(len(df), dtype=object)
# 출력
print(df)
리스트 직접 사용:
빈 값으로 채워진 리스트를 직접 만들어 데이터프레임에 추가할 수도 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 'C'라는 이름의 빈 열 추가 (리스트 사용)
df['C'] = [None] * len(df)
# 출력
print(df)
defaultdict,numpy.empty, 리스트를 사용하여 'C'라는 이름의 빈 열을 데이터프레임에 추가합니다.- 각 방법은 빈 값으로 채워진 열을 나타내는 데 사용할 수 있는 객체를 만듭니다.
A B C
0 1 4 None
1 2 5 None
2 3 6 None
- 사용하는 방법은 상황과 개인적 선호에 따라 다를 수 있습니다.
- Pandas 데이터프레임을 조작하는 데 유용한 다양한 함수와 도구가 있습니다.
- 더 많은 정보와 다른 방법については Pandas 공식 문서를 참조하십시오.
python pandas dataframe
