Как добавить столбец в Pandas Dataframe?

При работе с Dataframe в Pandas одной из распространённой задачей является добавление нового столбца. В этой статье мы рассмотрим несколько способов, как это можно сделать.

Для работы нам понадобится учебный пример:

import pandas as pd
city_data = {
    'Город':['Москва', 'Казань', 'Владивосток', 'Санкт-Петербург', 'Калининград'],
    'Дата основания':['1147', '1005', '1860', '1703', '1255'],
    'Площадь':['2511', '516', '331', '1439', '223'],
    'Население':['11,9', '1,2', '0,6', '4,9', '0,4'],
    'Погода':['8', '8', '17', '9', '12'] }
city_df = pd.DataFrame(city_data)
city_df

Теперь у нас есть сформированный Pandas Dataframe, к которому мы будем добавлять новые столбцы разными способами.

Способ 1. Добавление столбца в Pandas при помощи списка

Давайте сформируем новый список, который будет соответствовать содержанию нового столбца:

сity_size = ['Большой', 'Большой', 'Средний', 'Большой', 'Средний']

Теперь добавим этот список к нашему существующему Dataframe city_df, при этом назовем столбец «Размер города», а также посмотрим получившийся результат:

city_df['Размер города'] = сity_size
city_df

Отлично, столбец мы добавили.

Способ 2. Добавление столбца в Pandas при помощи метода insert()

Встроенный в Pandas метод insert() позволяет добавлять столбцы при помощи одной строки кода. Его синтаксис следующий:
insert(loc, column, value, allow_duplicates = False), где

loc – номер столбца справа, после которого мы хотим добавить новый столбец
column – название столбца
value – значения строк в столбце в виде списка
allow_duplicates – параметр, определяющий можно ли создавать столбец с одинаковым названием.

Давайте применим этот метод, добавив англоязычные названия городов, при этом поставим столбец после названия города на русском языке:

city_df.insert(1, "City", ['Moscow', 'Kazan', 'Vladivostok', 'St. Petersburg', 'Kaliningrad'], False)
city_df

Способ 3. Добавление столбца в Pandas при помощи словаря и метода map()

Этот способ будет полезен в том случае, когда нам нужно создать столбец и вставить в него данные, сопоставляя их с информацией из существующего столбца.
Итак, создаем словарь, в котором первым параметром идет ключ, соответствующий значению существующего столбца, вторым – новый показатель.

city_timezone = {'Москва':'GMT+3','Казань':'GMT+3','Владивосток':'GMT+10','Санкт-Петербург':'GMT+3','Калининград':'GMT+2'}

Теперь добавим значения этого словаря в качестве нового столбца в наш существующий Dataframe. В качестве ключевого столбца мы будем использовать «Город»:

city_df['Часовой пояс'] = city_df['Город'].map(city_timezone)
city_df

Это были основные три способа, с помощью которых можно добавлять столбцы в Pandas. Хотите попрактиковаться сами – скачайте наш ноутбук по этому уроку и вперед.

P.S. Если вы также хотите узнать, как удалять столбцы в Pandas, то прочитайте нашу статью "Как из Pandas удалить столбец?".