ajoutant une nouvelle colonne à un dataframe existant

Lorsque vous travaillez avec Pandas DataFrames, il devient souvent nécessaire d'ajouter de nouvelles colonnes aux dataframes existants. Il existe plusieurs approches pour y parvenir, chacune avec ses propres avantages et inconvénients.

1. Utilisation de Assign (recommandé pour Pandas 0.17 et supérieur):

import pandas as pd
import numpy as np

# Generate a sample DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'a': [0.671399, 0.446172, 0.614758],
    'b': [0.101208, -0.243316, 0.075793],
    'c': [-0.181532, 0.051767, -0.451460],
    'd': [0.241273, 1.577318, -0.012493]
})

# Add a new column 'e' with random values
sLength = len(df1['a'])
df1 = df1.assign(e=pd.Series(np.random.randn(sLength)).values)

2. Utilisation de loc [row_index, col_indexer] = valeur:

# Add a new column 'f' using loc
df1.loc[:, 'f'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)

3. Utilisation de df [new_column_name] = pd.series (valeurs, index = df.index):

# Add a new column 'g' using the old method
df1['g'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)

N'oubliez pas que cette dernière méthode peut déclencher le paramètre avecwarning dans les versions plus récentes de pandas. L'utilisation de l'Assign ou LOC est généralement recommandée pour l'efficacité et la clarté.