Adicionar novas colunas a DataFrames Pandas é uma tarefa fundamental de manipulação de dados. Frequentemente, você precisará inicializar essas novas colunas com um valor padrão. Este artigo explora dois métodos eficientes para alcançar isso em Pandas: pandas.DataFrame.assign() e pandas.DataFrame.insert(), destacando suas diferenças e melhores casos de uso.
Sumário
- Usando
pandas.DataFrame.assign()para Adicionar Colunas - Adicionando Colunas com Valores Padrão Condicionais
- Usando
pandas.DataFrame.insert()para Adicionar Colunas - Escolhendo o Método Certo
Usando pandas.DataFrame.assign() para Adicionar Colunas
O método assign() oferece uma maneira limpa e concisa de adicionar novas colunas. Importantemente, ele retorna um novo DataFrame, deixando o DataFrame original inalterado. Essa abordagem funcional promove imutabilidade e ajuda a prevenir modificações inesperadas.
import pandas as pd
# DataFrame de exemplo
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame original:n", df)
# Adiciona uma nova coluna 'C' com um valor padrão de 0
df_new = df.assign(C=0)
print("nDataFrame após adicionar a coluna 'C':n", df_new)
print("nDataFrame original permanece inalterado:n", df)
#Adicionando múltiplas colunas ao mesmo tempo
df_new = df.assign(C=0, D='default')
print("nDataFrame após adicionar múltiplas colunas:n", df_new)
Adicionando Colunas com Valores Padrão Condicionais
Para cenários mais complexos que exigem valores padrão condicionais com base em dados existentes, assign() pode ser combinado com outros recursos do Pandas. Isso fornece maior controle e flexibilidade.
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Adiciona uma nova coluna 'C' com NaN como um placeholder e então atribui valores condicionalmente
df['C'] = np.nan
df.loc[df['A'] > 1, 'C'] = 10
df.loc[df['A'] <= 1, 'C'] = 20
print("nDataFrame após adicionar e definir condicionalmente a coluna 'C':n", df)
Usando pandas.DataFrame.insert() para Adicionar Colunas
O método insert() permite controle preciso sobre o posicionamento da coluna. Ao contrário de assign(), ele modifica o DataFrame no local. Isso significa que o DataFrame original é alterado diretamente.
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Adiciona uma nova coluna 'C' na posição 1 (índice 1) com um valor padrão de 0
df.insert(1, 'C', 0)
print("nDataFrame após inserir a coluna 'C':n", df)
Como insert() modifica o DataFrame no local, é crucial criar uma cópia usando .copy() se você precisar preservar o DataFrame original.
Escolhendo o Método Certo
A escolha entre assign() e insert() depende de suas necessidades. assign() é geralmente preferido por sua natureza funcional e imutável, especialmente quando se trata de lógica complexa ou adição de várias colunas. insert() é útil quando a posição precisa da coluna é crítica e a modificação no local é aceitável. Sempre considere as implicações da modificação no local para evitar consequências imprevistas.