Como Criar uma Coluna Vazia no Pandas: Guia Prático para Iniciantes

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Tutorial: Criar uma coluna vazia no Pandas

Sumário

Introdução
Criação de DataFrame vazio
Criação de uma coluna vazia
Preenchimento de uma coluna vazia
Atribuição de valores em uma coluna vazia
Outras formas de criar uma coluna vazia
Executando operações em uma coluna vazia
Removendo uma coluna vazia
Usando a função insert() para criar uma coluna vazia
Conclusão
FAQs

Introdução

No Pandas, uma biblioteca de análise de dados em Python, é possível criar colunas vazias em um DataFrame. Uma coluna vazia contém apenas valores nulos ou vazios, permitindo que você preencha posteriormente com os dados necessários para suas análises.

Neste tutorial, você aprenderá como criar uma coluna vazia no Pandas e também explorará diferentes maneiras de preenchê-la com dados relevantes. Ao longo do tutorial, forneceremos exemplos de código executável para ilustrar os conceitos apresentados.

1. Criação de DataFrame vazio

Antes de criar uma coluna vazia, é importante ter um DataFrame semelhante ao que você deseja manipular. Você pode criar um DataFrame vazio usando a função pd.DataFrame() do Pandas, sem passar nenhum argumento. Veja o exemplo abaixo:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

2. Criação de uma coluna vazia

Após criar um DataFrame vazio, podemos adicionar uma nova coluna sem nenhum valor atribuído. Para isso, utilizamos a notação de colchetes [] para nomear a nova coluna e atribuir None ou np.nan a ela. Veja o exemplo abaixo:

df['nova_coluna'] = None

3. Preenchimento de uma coluna vazia

Uma vez que temos uma coluna vazia, precisamos preenchê-la com valores relevantes. Você pode preencher uma coluna vazia com valores pré-existentes em outras colunas do DataFrame ou com valores específicos. A seguir, veremos exemplos desses dois casos.

3.1 Preenchendo com valores de outra coluna

Para preencher uma coluna vazia com valores de outra coluna do DataFrame, podemos usar a notação de índice [] combinada com a notação loc[]. Veja o exemplo abaixo:

df['nova_coluna'] = df['coluna_existente']

3.2 Preenchendo com valores específicos

Caso você queira preencher a coluna vazia com valores específicos, como números inteiros ou strings, você pode passar uma lista contendo esses valores para a coluna desejada. O exemplo a seguir ilustra essa situação:

df['nova_coluna'] = [1, 2, 3, 4, 5]

4. Atribuição de valores em uma coluna vazia

Além de preencher uma coluna vazia com valores existentes ou específicos, podemos atribuir valores a ela usando critérios condicionais. Para isso, podemos utilizar a função np.where(), que nos permite definir uma condição e atribuir valores com base nela. Veja o exemplo abaixo:

import numpy as np

df['nova_coluna'] = np.where(df['coluna_existente'] > 0, 'maior que zero', 'menor ou igual a zero')

5. Outras formas de criar uma coluna vazia

Além de usar a notação de colchetes [], podemos utilizar outras abordagens para criar uma coluna vazia em um DataFrame:

Utilizando assign(): Podemos criar uma coluna vazia usando o método assign() do DataFrame, que retorna uma cópia com as colunas existentes e a nova coluna desejada. Veja o exemplo abaixo:

df = df.assign(nova_coluna=pd.Series(dtype='float'))

Utilizando insert(): O método insert() nos permite inserir uma nova coluna em uma posição específica no DataFrame, definindo o nome da coluna e atribuindo-lhe valores nulos. Veja o exemplo abaixo:

df.insert(loc=0, column='nova_coluna', value=None)

6. Executando operações em uma coluna vazia

Após criar uma coluna vazia, podemos realizar várias operações nela. Podemos, por exemplo:

Calcular a média dos valores dessa coluna;
Encontrar o valor máximo ou mínimo;
Contar a quantidade de elementos nulos.

Essas operações são realizadas utilizando os métodos do Pandas, como mean(), max(), min(), isnull() e sum(). Veja o exemplo abaixo:

media = df['nova_coluna'].mean()
maximo = df['nova_coluna'].max()
minimo = df['nova_coluna'].min()
nulos = df['nova_coluna'].isnull().sum()

7. Removendo uma coluna vazia

Se por algum motivo você precisar remover uma coluna vazia do DataFrame, você pode utilizar o método drop(). Veja o exemplo abaixo:

df = df.drop(columns='nova_coluna')

8. Usando a função `insert()` para criar uma coluna vazia

Outra forma de criar uma coluna vazia é utilizando a função insert(), que nos permite inserir uma nova coluna em uma posição específica em um DataFrame existente. Basta passar o nome da nova coluna, o índice da posição desejada e atribuir None ou np.nan como valor. Veja o exemplo abaixo:

df.insert(loc=2, column='nova_coluna', value=None)

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu como criar uma coluna vazia no Pandas e preenchê-la com dados relevantes. Exploramos diferentes abordagens para criar uma coluna vazia, como a notação de colchetes [], assign() e insert(). Também vimos como executar operações em uma coluna vazia e remover uma coluna do DataFrame. Agora você tem as ferramentas necessárias para trabalhar com colunas vazias em seus projetos com Pandas.

FAQs

1. Posso criar várias colunas vazias de uma só vez?

Sim, você pode criar várias colunas vazias de uma só vez usando a notação de colchetes [] e atribuindo None ou np.nan a elas. Por exemplo:

df[['coluna1', 'coluna2', 'coluna3']] = None

2. Posso preencher uma coluna vazia com valores em branco?

Sim, é possível preencher uma coluna vazia com valores em branco, atribuindo "" a ela. Veja o exemplo abaixo:

df['nova_coluna'] = ""

3. É possível criar uma coluna vazia com tipo de dado específico?

Sim, é possível criar uma coluna vazia com um tipo de dado específico utilizando a função pd.Series() e especificando o argumento dtype. Por exemplo:

df['nova_coluna'] = pd.Series(dtype='float')

4. Como verifico se uma coluna está vazia?

Você pode verificar se uma coluna está vazia utilizando o método isnull() para verificar se existem valores nulos ou vazios na coluna. Por exemplo:

vazia = df['nova_coluna'].isnull().all()

5. Posso renomear uma coluna vazia?

Sim, você pode renomear uma coluna vazia utilizando o método rename(). Veja o exemplo abaixo:

df = df.rename(columns={'nova_coluna':'coluna_renomeada'})