Pandas est une puissante bibliothèque Python pour la manipulation et l’analyse de données. L’ajout de nouvelles colonnes à votre DataFrame est une tâche courante, et parfois vous avez besoin que ces colonnes commencent vides. Cet article explore plusieurs façons efficaces de créer des colonnes vides dans un DataFrame Pandas, en soulignant leurs forces et quand les utiliser.
Table des matières :
- Créer des colonnes vides avec une simple affectation
- Utiliser
pandas.DataFrame.reindex() - Utiliser
pandas.DataFrame.assign() - Utiliser
pandas.DataFrame.insert()
Créer des colonnes vides avec une simple affectation
L’approche la plus simple est l’affectation directe en utilisant une liste ou un tableau NumPy rempli de valeurs NaN (Not a Number). Ceci est efficace pour les DataFrames plus petits et est très intuitif.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame exemple
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Ajouter une colonne vide
df['Empty'] = np.nan # Ou [np.nan] * len(df)
print(df)
Utiliser pandas.DataFrame.reindex()
La méthode reindex() offre de la flexibilité, vous permettant d’ajouter plusieurs colonnes simultanément et de spécifier leurs types de données. Elle est particulièrement utile lorsqu’on ajoute plusieurs colonnes vides à la fois.
import pandas as pd
# DataFrame exemple
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Ajouter plusieurs colonnes vides
df = df.reindex(columns=['A', 'B', 'Empty1', 'Empty2'])
print(df)
Utiliser pandas.DataFrame.assign()
La méthode assign() offre un moyen concis d’ajouter de nouvelles colonnes, particulièrement utile lors de l’enchaînement de plusieurs opérations DataFrame. Elle renvoie un *nouveau* DataFrame, laissant l’original inchangé sauf si réaffecté explicitement.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame exemple
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Ajouter une colonne vide en utilisant assign
df = df.assign(Empty=np.nan)
print(df)
Utiliser pandas.DataFrame.insert()
La méthode insert() offre un contrôle précis sur le placement des colonnes, vous permettant d’ajouter une colonne à un index spécifique. Ceci est avantageux lorsque le maintien d’un ordre de colonne particulier est important.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame exemple
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Ajouter une colonne vide à l'index 1 (deuxième position)
df.insert(1, 'Empty', np.nan)
print(df)
En résumé, chaque méthode offre un avantage unique. Choisissez la méthode qui correspond le mieux à vos besoins et à votre style de codage, en tenant compte de facteurs tels que le nombre de colonnes, la position souhaitée et la structure globale du code. N’oubliez pas que toutes les méthodes aboutissent à des colonnes remplies de valeurs NaN, que Pandas gère de manière transparente dans les analyses ultérieures.