空の列をデータフレームに追加するにはどうすればよいですか？

空の列をパンダDataFrameオブジェクトに追加する最も簡単な方法は何ですか？私がつまずいた最高のものはのようなものです

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

それほど変な方法はありませんか？

私が正しく理解していれば、割り当ては次のように満たされるはずです。

>>> 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

DSMの回答に追加して、この関連する質問に基づいて、アプローチを2つのケースに分割します。

• 単一の列の追加：空の値を新しい列に割り当てるだけです。たとえば、 df['C'] = np.nan

• 複数の列の追加：.reindex(columns=[...]) パンダの方法を使用して、新しい列をデータフレームの列インデックスに追加することをお勧めします。これは、を使用して複数の新しい行を追加する場合にも機能し.reindex(rows=[...])ます。Pandasの新しいバージョン（v> 0.20）axisでは、columnsまたはに明示的に割り当てるのではなく、キーワードを指定できることに注意してくださいrows。

複数の列を追加する例を次に示します。

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

または

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

また、常に新しい（空の）データフレームを既存のデータフレームに連結することもできますが、それは私にはPythonのようには感じられません:)

さらに簡単な解決策は次のとおりです。

df = df.reindex(columns = header_list)                

「header_list」は、表示するヘッダーのリストです。

リストに含まれ、データフレーム内にまだ見つからないヘッダーは、下の空白セルとともに追加されます。

そうなら

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

次に、cとdが空白セルの列として追加されます

以降ではv0.16.0、DF.assign()新しい列（割り当てるために使用することができ、単一/複数のへの）DF。これらの列は、の最後にアルファベット順に挿入されますDF。

これは、返されたデータフレームで一連の連鎖操作を直接実行したい場合の単純な割り当てと比較して有利になります。

DF@DSMで示されている同じサンプルを考えてみます。

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
df
Out[18]:
   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4

df.assign(C="",D=np.nan)
Out[21]:
   A  B C   D
0  1  2   NaN
1  2  3   NaN
2  3  4   NaN

これは、以前に作成されたすべての列と新しく作成された列を含むコピーを返すことに注意してください。オリジナルDFをそれに応じて変更するには、現在の操作をdf = df.assign(...)サポートしていないため、：のように使用しinplaceます。

好き：

df['new'] = pd.Series(dtype='your_required_dtype')

空のデータフレームがある場合、このソリューションは、を含む新しい行NaNが追加されないようにします。

dtypeが指定されていない場合、新しいPandasバージョンはを生成しDeprecationWarningます。

リストから列名を追加する場合

df=pd.DataFrame()
a=['col1','col2','col3','col4']
for i in a:
    df[i]=np.nan

@emunsingの答えは複数の列を追加するのに本当に素晴らしいですが、私はそれをpython 2.7で機能させることができませんでした。代わりに、私はこの作品を見つけました：

mydf = mydf.reindex(columns = np.append( mydf.columns.values, ['newcol1','newcol2'])

以下のコードは、「既存のデータフレームにn個の空の列を追加するにはどうすればよいですか」という質問に対処します。同様の問題の解決策を1か所にまとめるために、ここに追加します。

アプローチ1（1〜64の列名で64の追加列を作成する）

m = list(range(1,65,1)) 
dd=pd.DataFrame(columns=m)
df.join(dd).replace(np.nan,'') #df is the dataframe that already exists

アプローチ2（1〜64の列名で64の追加列を作成する）

df.reindex(df.columns.tolist() + list(range(1,65,1)), axis=1).replace(np.nan,'')

できるよ

df['column'] = None #This works. This will create a new column with None type
df.column = None #This will work only when the column is already present in the dataframe 

を使用df.insert(index_to_insert_at, column_header, init_value)して、特定のインデックスに新しい列を挿入できます。

cost_tbl.insert(1, "col_name", "") 

上記のステートメントは、最初の列の後に空の列を挿入します。