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
在编写Pandas时，我的目标是编写可以链接的高效可读代码。我不会在这里解释为什么我这么喜欢链接，我在我的书《Effective Pandas》中对此进行了阐述。
我经常希望以简洁的方式添加新列，这也允许我进行链接。我的一般规则是使用.assign方法更新或创建列。
为了回答你的问题，我将使用以下代码:
(df
.assign(column_new_1=np.nan,
column_new_2='dogs',
column_new_3=3
)
)
再深入一点。我经常有一个数据框架，其中有我想要添加到我的数据框架的新列。让我们假设它看起来像…一个你想要的三列的数据框架:
df2 = pd.DataFrame({'column_new_1': np.nan,
'column_new_2': 'dogs',
'column_new_3': 3},
index=df.index
)
在这种情况下，我将编写以下代码:
(df
.assign(**df2)
)
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
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)
使用.assign()映射字典:
这是在处理多个列时用值分配新列的最具可读性和最动态的方式。
import pandas as pd
import numpy as np
new_cols = ["column_new_1", "column_new_2", "column_new_3"]
new_vals = [np.nan, "dogs", 3]
# Map new columns as keys and new values as values
col_val_mapping = dict(zip(new_cols, new_vals))
# Unpack new column/new value pairs and assign them to the data frame
df = df.assign(**col_val_mapping)
如果你只是想把新列的值初始化为空，因为你不知道这些值会是什么，或者你有很多新列。
import pandas as pd
import numpy as np
new_cols = ["column_new_1", "column_new_2", "column_new_3"]
new_vals = [None for item in new_cols]
# Map new columns as keys and new values as values
col_val_mapping = dict(zip(new_cols, new_vals))
# Unpack new column/new value pairs and assign them to the data frame
df = df.assign(**col_val_mapping)
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')
