我有以下索引DataFrame命名列和行不连续的数字:
a b c d
2 0.671399 0.101208 -0.181532 0.241273
3 0.446172 -0.243316 0.051767 1.577318
5 0.614758 0.075793 -0.451460 -0.012493
我想添加一个新列，'e'，到现有的数据帧，并不想改变数据帧中的任何东西(即，新列始终具有与DataFrame相同的长度)。
0 -0.335485
1 -1.166658
2 -0.385571
dtype: float64
如何将列e添加到上面的例子中?
当前回答
我正在寻找一种添加numpy列的通用方法。nans到一个数据帧而不得到愚蠢的SettingWithCopyWarning。
从以下方面:
答案在这里 关于将变量作为关键字参数传递的问题 此方法用于生成一个numpy数组的NaNs
我想到了这个:
col = 'column_name'
df = df.assign(**{col:numpy.full(len(df), numpy.nan)})
其他回答
以下是我所做的…但我对熊猫和Python都很陌生，所以不能保证。
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5,6]], columns=list('AB'))
newCol = [3,5,7]
newName = 'C'
values = np.insert(df.values,df.shape[1],newCol,axis=1)
header = df.columns.values.tolist()
header.append(newName)
df = pd.DataFrame(values,columns=header)
首先创建一个包含相关数据的python的list_of_e。 用这个: Df ['e'] = list_of_e
创建一个空列
df['i'] = None
import pandas as pd
# Define a dictionary containing data
data = {'a': [0,0,0.671399,0.446172,0,0.614758],
'b': [0,0,0.101208,-0.243316,0,0.075793],
'c': [0,0,-0.181532,0.051767,0,-0.451460],
'd': [0,0,0.241273,1.577318,0,-0.012493]}
# Convert the dictionary into DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Declare a list that is to be converted into a column
col_e = [-0.335485,-1.166658,-0.385571,0,0,0]
df['e'] = col_e
# add column 'e'
df['e'] = col_e
# Observe the result
df
编辑2017
正如@Alexander在评论中所指出的，目前将Series的值添加为DataFrame的新列的最好方法是使用assign:
df1 = df1.assign(e=pd.Series(np.random.randn(sLength)).values)
编辑2015 有些人报告说用这段代码得到了SettingWithCopyWarning。 但是，该代码仍然可以在当前的pandas版本0.16.1中完美运行。
>>> sLength = len(df1['a'])
>>> df1
a b c d
6 -0.269221 -0.026476 0.997517 1.294385
8 0.917438 0.847941 0.034235 -0.448948
>>> df1['e'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
>>> df1
a b c d e
6 -0.269221 -0.026476 0.997517 1.294385 1.757167
8 0.917438 0.847941 0.034235 -0.448948 2.228131
>>> pd.version.short_version
'0.16.1'
SettingWithCopyWarning的目的是通知数据帧副本上可能存在的无效赋值。它不一定会说你做错了(它可能会触发假阳性)，但从0.13.0开始，它会让你知道有更多适合相同目的的方法。然后，如果您得到警告，只需遵循它的建议:尝试使用.loc[row_index,col_indexer] = value代替
>>> df1.loc[:,'f'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
>>> df1
a b c d e f
6 -0.269221 -0.026476 0.997517 1.294385 1.757167 -0.050927
8 0.917438 0.847941 0.034235 -0.448948 2.228131 0.006109
>>>
事实上，这是目前熊猫文档中描述的更有效的方法
最初的回答:
使用原始的df1索引创建系列:
df1['e'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
