Я буду рад помочь вам в этом. Ниже приведена статья блога, в которой демонстрируется несколько методов добавления столбца с фиксированным значением с использованием библиотеки Python pandas.

При работе с данными с помощью pandas вы можете столкнуться с ситуациями, когда вам нужно добавить новый столбец с фиксированным значением в ваш DataFrame. Это может быть полезно по разным причинам, например для выделения определенных строк или обеспечения постоянной ссылки на протяжении всего анализа. В этой статье мы рассмотрим несколько методов решения этой задачи, каждый из которых имеет свои преимущества и варианты использования. Давайте углубимся и откроем для себя разные подходы!

Метод 1: использование скалярного значения
Самый простой способ добавить столбец с фиксированным значением — использовать скалярное значение. Это значение будет передано всем строкам в DataFrame, в результате чего появится новый столбец, в котором каждая запись будет идентична. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]})
# Add a column with a fixed value
df['B'] = 5
# Display the updated DataFrame
print(df)

Выход:

   A  B
0  1  5
1  2  5
2  3  5
3  4  5

Метод 2: использование метода assign()
Метод assign()в pandas позволяет нам создать новый столбец и присвоить ему фиксированное значение в одной строке. кода. Этот метод возвращает новый DataFrame с добавленным столбцом, оставляя исходный DataFrame неизменным. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]})
# Add a column with a fixed value using assign()
df = df.assign(B=5)
# Display the updated DataFrame
print(df)

Выход:

   A  B
0  1  5
1  2  5
2  3  5
3  4  5

Метод 3: использование метода insert()
Метод insert()позволяет нам добавить новый столбец в определенную позицию в DataFrame. Мы можем указать индекс столбца и присвоить ему фиксированное значение. Этот метод изменяет DataFrame на месте. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]})
# Add a column with a fixed value using insert()
df.insert(loc=1, column='B', value=5)
# Display the updated DataFrame
print(df)

Выход:

   A  B
0  1  5
1  2  5
2  3  5
3  4  5

Метод 4: использование функции numpy.full()
Если вы предпочитаете использовать numpy, вы можете использовать функцию numpy.full()для создания нового столбца с фиксированным значением. Эта функция позволяет указать форму массива и значение для его заполнения. Вот пример:

import pandas as pd
import numpy as np
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]})
# Add a column with a fixed value using numpy.full()
df['B'] = np.full(df.shape[0], 5)
# Display the updated DataFrame
print(df)

Выход:

   A  B
0  1  5
1  2  5
2  3  5
3  4  5

В этой статье мы рассмотрели несколько способов добавления столбца с фиксированным значением в pandas. Независимо от того, предпочитаете ли вы краткий однострочный подход или более явный подход, pandas обеспечивает гибкость, соответствующую вашему стилю кодирования и требованиям. Используя эти методы, вы можете легко обогатить свой DataFrame постоянными значениями, расширяя возможности анализа и обработки данных.