我试图弄清楚如何同时添加多个列的熊猫与熊猫。我希望在一个步骤中做到这一点，而不是重复多个步骤。
import pandas as pd
df = {'col_1': [0, 1, 2, 3],
'col_2': [4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(df)
df[[ 'column_new_1', 'column_new_2','column_new_3']] = [np.nan, 'dogs',3] # I thought this would work here...
当前回答
concat的用法:
In [128]: df
Out[128]:
col_1 col_2
0 0 4
1 1 5
2 2 6
3 3 7
In [129]: pd.concat([df, pd.DataFrame(columns = [ 'column_new_1', 'column_new_2','column_new_3'])])
Out[129]:
col_1 col_2 column_new_1 column_new_2 column_new_3
0 0.0 4.0 NaN NaN NaN
1 1.0 5.0 NaN NaN NaN
2 2.0 6.0 NaN NaN NaN
3 3.0 7.0 NaN NaN NaN
不太确定你想用它做什么。南,“狗”,3)。也许现在把它们设置为默认值?
In [142]: df1 = pd.concat([df, pd.DataFrame(columns = [ 'column_new_1', 'column_new_2','column_new_3'])])
In [143]: df1[[ 'column_new_1', 'column_new_2','column_new_3']] = [np.nan, 'dogs', 3]
In [144]: df1
Out[144]:
col_1 col_2 column_new_1 column_new_2 column_new_3
0 0.0 4.0 NaN dogs 3
1 1.0 5.0 NaN dogs 3
2 2.0 6.0 NaN dogs 3
3 3.0 7.0 NaN dogs 3
其他回答
只是想指出@Matthias Fripp回答中的选项2
(2)我并不一定期望DataFrame以这种方式工作，但它确实如此 df[[‘column_new_1’,‘column_new_2’,‘column_new_3]] = pd.DataFrame ([[np。Nan， 'dogs'， 3]]， index=df.index)
熊猫自己的文档中已经有记录了吗 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#basics
您可以将列列表传递给[]以按此顺序选择列。 如果数据帧中不包含列，则会引发异常。 也可以通过这种方式设置多个列。 您可能会发现这对于将转换(就地)应用到列的子集很有用。
你可以对列名和值的字典使用赋值。
In [1069]: df.assign(**{'col_new_1': np.nan, 'col2_new_2': 'dogs', 'col3_new_3': 3})
Out[1069]:
col_1 col_2 col2_new_2 col3_new_3 col_new_1
0 0 4 dogs 3 NaN
1 1 5 dogs 3 NaN
2 2 6 dogs 3 NaN
3 3 7 dogs 3 NaN
使用列表理解，pd。DataFrame和pd.concat
pd.concat(
[
df,
pd.DataFrame(
[[np.nan, 'dogs', 3] for _ in range(df.shape[0])],
df.index, ['column_new_1', 'column_new_2','column_new_3']
)
], axis=1)
你可以使用元组解包:
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df['col3'], df['col4'] = 'a', 10
结果:
col1 col2 col3 col4
0 1 3 a 10
1 2 4 a 10
我不习惯使用“Index”等等。可以如下所示
df.columns
Index(['A123', 'B123'], dtype='object')
df=pd.concat([df,pd.DataFrame(columns=list('CDE'))])
df.rename(columns={
'C':'C123',
'D':'D123',
'E':'E123'
},inplace=True)
df.columns
Index(['A123', 'B123', 'C123', 'D123', 'E123'], dtype='object')
