Pandas é uma poderosa biblioteca Python para manipulação e análise de dados. Adicionar novas colunas ao seu DataFrame é uma tarefa comum, e às vezes você precisa que essas colunas comecem vazias. Este artigo explora várias maneiras eficientes de criar colunas vazias em um DataFrame Pandas, destacando seus pontos fortes e quando usá-las.
Sumário:
- Criando Colunas Vazias com Atribuição Simples
- Usando
pandas.DataFrame.reindex() - Usando
pandas.DataFrame.assign() - Usando
pandas.DataFrame.insert()
Criando Colunas Vazias com Atribuição Simples
A abordagem mais simples é a atribuição direta usando uma lista ou array NumPy preenchido com valores NaN (Not a Number). Isso é eficiente para DataFrames menores e é muito intuitivo.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame de exemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Adicionar uma coluna vazia
df['Empty'] = np.nan # Ou [np.nan] * len(df)
print(df)
Usando pandas.DataFrame.reindex()
O método reindex() oferece flexibilidade, permitindo que você adicione várias colunas simultaneamente e especifique seus tipos de dados. É particularmente útil quando você adiciona várias colunas vazias de uma vez.
import pandas as pd
# DataFrame de exemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Adicionar múltiplas colunas vazias
df = df.reindex(columns=['A', 'B', 'Empty1', 'Empty2'])
print(df)
Usando pandas.DataFrame.assign()
O método assign() oferece uma maneira concisa de adicionar novas colunas, especialmente útil ao encadear múltiplas operações de DataFrame. Ele retorna um DataFrame *novo*, deixando o original inalterado a menos que seja explicitamente reatribuído.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame de exemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Adicionar uma coluna vazia usando assign
df = df.assign(Empty=np.nan)
print(df)
Usando pandas.DataFrame.insert()
O método insert() oferece controle preciso sobre o posicionamento da coluna, permitindo que você adicione uma coluna em um índice específico. Isso é benéfico quando manter uma ordem de coluna particular é importante.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame de exemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Adicionar uma coluna vazia no índice 1 (segunda posição)
df.insert(1, 'Empty', np.nan)
print(df)
Em resumo, cada método oferece uma vantagem única. Escolha o método que melhor se adapta às suas necessidades e estilo de codificação, considerando fatores como o número de colunas, a posição desejada e a estrutura geral do código. Lembre-se que todos os métodos resultam em colunas preenchidas com valores NaN, que o Pandas trata perfeitamente em análises posteriores.