如何向一个空的pandas数据框添加列？

Question

我有一个空的数据框。

df=pd.DataFrame(columns=['a'])

由于某些原因，我希望生成另一个名为df2的空数据框，它具有两列名为'a'和'b'。

如果我执行以下操作：

df.columns=df.columns+'b'

它不起作用（我把列重命名为“ab”）， 以下内容也同样无效

df.columns=df.columns.tolist()+['b']

如何将一个单独的列“b”添加到df中，同时使df.empty始终保持为True？使用.loc也不可能。

   df.loc[:,'b']=None

当它返回时

  Cannot set dataframe with no defined index and a scalar

- 00__00__00

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将DataFrame的副本df2创建为与原始DataFrame df相同的副本，然后将df2中的'b'列设置为空字符串。 - famargar

实际上它确实添加了一个元素，但为什么''没有将一个元素添加到索引中呢？空字符串仍然是一个字符串。 - 00__00__00

这是我自己一直在想的事情...抱歉，但我不知道答案！ - famargar

df['b'] = None ? - Sumit Jha

请添加多个空列到 Pandas 数据框中，参考链接 https://dev59.com/oV0Z5IYBdhLWcg3w6jwe。 - EdChum

Answer 1

下面是向空数据框添加空列的几种方法：

df=pd.DataFrame(columns=['a'])
df['b'] = None
df = df.assign(c=None)
df = df.assign(d=df['a'])
df['e'] = pd.Series(index=df.index)   
df = pd.concat([df,pd.DataFrame(columns=list('f'))])
print(df)

输出:

Empty DataFrame
Columns: [a, b, c, d, e, f]
Index: []

我希望它有所帮助。

- Sumit Jha

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参见下面的答案，df2 = df.join(pd.DataFrame(columns=['b']))。 - MrR

Answer 2

如果您只是执行df['b'] = None，那么df.empty仍然是True，并且df为：

Empty DataFrame
Columns: [a, b]
Index: []

编辑： 要从df的列创建一个空的df2并添加新列，您可以执行以下操作：

df2 = pd.DataFrame(columns = df.columns.tolist() + ['b', 'c', 'd'])

- Ben.T

Answer 3

如果您想同时添加多个列，您也可以重新索引。

new_cols = ['c', 'd', 'e', 'f', 'g']
df2 = df.reindex(df.columns.union(new_cols), axis=1)

#Empty DataFrame
#Columns: [a, c, d, e, f, g]
#Index: []

- ALollz

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是的，我更喜欢使用 union。这样可以避免在 df 中出现两个名称相似的列的可能性。 - ALollz

@piRSquared 我认为使用concat函数可以将“reindex”和“union”合并。 - BENY

@Wen 我相信你是对的。然而，这需要构建一个新的数据框只是为了连接(concat)。如果没有必要，我倾向于避免构建新的pandas对象。 - piRSquared

Answer 4

这是一种方法：

df2 = df.join(pd.DataFrame(columns=['b']))

这种方法的优点是您可以添加任意数量的列而无需显式循环。

此外，这满足了您的要求，即如果没有数据存在，则df.empty评估为True。

- jpp

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为什么你必须复制？ - MrR

@MrR，问题陈述如下：“由于某种原因，我想要生成df2，另一个空数据框”。 - jpp

df2 = df.join(pd.DataFrame(columns=['b'])) is sufficient. No need for df2 = df.copy() - MrR

点赞了。顺便说一句：这应该添加到第一个回答中——它在那里漏掉了，而且这是最优雅的方法之一（如果不是最优雅的）。 - MrR

Answer 5

你可以使用 concat 来实现：

df=pd.DataFrame(columns=['a'])
df
Out[568]: 
Empty DataFrame
Columns: [a]
Index: []

df2=pd.DataFrame(columns=['b', 'c', 'd'])
pd.concat([df,df2])
Out[571]: 
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c, d]
Index: []

- BENY