如何将空列添加到数据帧？

Question

向pandasDataFrame对象添加空列的最简单方法是什么？我偶然发现的最好的东西是

df['foo'] = df.apply(lambda _: '', axis=1)

有没有一种不那么反常的方法？

Answer 1

更简单的解决方案是：

df = df.reindex(columns = header_list)                

其中"header_list"是要显示的标题列表。

如果列表中的任何标题尚未在数据框中找到，则会在下面添加空白单元格。

所以如果

header_list = ['a','b','c', 'd']

然后c和d将被添加为带有空白单元格的列

Answer 2

为了补充DSM的答案，并基于这个相关问题，我将该方法分为两种情况：

>

添加单个列：只需为新列分配空值，例如df['C']=np.nan

添加多列：我建议使用。重新索引（列=[…]） 将新列添加到数据框的列索引的方法。这也适用于使用添加多个新行。重新索引（行=[…]） 。请注意，新版本的熊猫（v

下面是添加多个列的示例：

mydf = mydf.reindex(columns = mydf.columns.tolist() + ['newcol1','newcol2'])

或

mydf = mydf.reindex(mydf.columns.tolist() + ['newcol1','newcol2'], axis=1)  # version > 0.20.0

你也可以总是连接一个新的（空的）数据帧到现有的数据帧，但这对我来说并不像pythonic：）

Answer 3

如果我理解正确，作业应该填写：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
>>> df
   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4
>>> df["C"] = ""
>>> df["D"] = np.nan
>>> df
   A  B C   D
0  1  2   NaN
1  2  3   NaN
2  3  4   NaN