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
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)
其他回答
为了完整起见-使用DataFrame.eval()方法的另一个解决方案:
数据:
In [44]: e
Out[44]:
0 1.225506
1 -1.033944
2 -0.498953
3 -0.373332
4 0.615030
5 -0.622436
dtype: float64
In [45]: df1
Out[45]:
a b c d
0 -0.634222 -0.103264 0.745069 0.801288
4 0.782387 -0.090279 0.757662 -0.602408
5 -0.117456 2.124496 1.057301 0.765466
7 0.767532 0.104304 -0.586850 1.051297
8 -0.103272 0.958334 1.163092 1.182315
9 -0.616254 0.296678 -0.112027 0.679112
解决方案:
In [46]: df1.eval("e = @e.values", inplace=True)
In [47]: df1
Out[47]:
a b c d e
0 -0.634222 -0.103264 0.745069 0.801288 1.225506
4 0.782387 -0.090279 0.757662 -0.602408 -1.033944
5 -0.117456 2.124496 1.057301 0.765466 -0.498953
7 0.767532 0.104304 -0.586850 1.051297 -0.373332
8 -0.103272 0.958334 1.163092 1.182315 0.615030
9 -0.616254 0.296678 -0.112027 0.679112 -0.622436
当您将Series对象作为新列添加到现有DF时，您需要确保它们都具有相同的索引。 然后添加到DF中
e_series = pd.Series([-0.335485, -1.166658,-0.385571])
print(e_series)
e_series.index = d_f.index
d_f['e'] = e_series
d_f
简单明了的:
df.loc[:, 'NewCol'] = 'New_Val'
例子:
df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(20, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df
A B C D
0 -0.761269 0.477348 1.170614 0.752714
1 1.217250 -0.930860 -0.769324 -0.408642
2 -0.619679 -1.227659 -0.259135 1.700294
3 -0.147354 0.778707 0.479145 2.284143
4 -0.529529 0.000571 0.913779 1.395894
5 2.592400 0.637253 1.441096 -0.631468
6 0.757178 0.240012 -0.553820 1.177202
7 -0.986128 -1.313843 0.788589 -0.707836
8 0.606985 -2.232903 -1.358107 -2.855494
9 -0.692013 0.671866 1.179466 -1.180351
10 -1.093707 -0.530600 0.182926 -1.296494
11 -0.143273 -0.503199 -1.328728 0.610552
12 -0.923110 -1.365890 -1.366202 -1.185999
13 -2.026832 0.273593 -0.440426 -0.627423
14 -0.054503 -0.788866 -0.228088 -0.404783
15 0.955298 -1.430019 1.434071 -0.088215
16 -0.227946 0.047462 0.373573 -0.111675
17 1.627912 0.043611 1.743403 -0.012714
18 0.693458 0.144327 0.329500 -0.655045
19 0.104425 0.037412 0.450598 -0.923387
df.drop([3, 5, 8, 10, 18], inplace=True)
df
A B C D
0 -0.761269 0.477348 1.170614 0.752714
1 1.217250 -0.930860 -0.769324 -0.408642
2 -0.619679 -1.227659 -0.259135 1.700294
4 -0.529529 0.000571 0.913779 1.395894
6 0.757178 0.240012 -0.553820 1.177202
7 -0.986128 -1.313843 0.788589 -0.707836
9 -0.692013 0.671866 1.179466 -1.180351
11 -0.143273 -0.503199 -1.328728 0.610552
12 -0.923110 -1.365890 -1.366202 -1.185999
13 -2.026832 0.273593 -0.440426 -0.627423
14 -0.054503 -0.788866 -0.228088 -0.404783
15 0.955298 -1.430019 1.434071 -0.088215
16 -0.227946 0.047462 0.373573 -0.111675
17 1.627912 0.043611 1.743403 -0.012714
19 0.104425 0.037412 0.450598 -0.923387
df.loc[:, 'NewCol'] = 0
df
A B C D NewCol
0 -0.761269 0.477348 1.170614 0.752714 0
1 1.217250 -0.930860 -0.769324 -0.408642 0
2 -0.619679 -1.227659 -0.259135 1.700294 0
4 -0.529529 0.000571 0.913779 1.395894 0
6 0.757178 0.240012 -0.553820 1.177202 0
7 -0.986128 -1.313843 0.788589 -0.707836 0
9 -0.692013 0.671866 1.179466 -1.180351 0
11 -0.143273 -0.503199 -1.328728 0.610552 0
12 -0.923110 -1.365890 -1.366202 -1.185999 0
13 -2.026832 0.273593 -0.440426 -0.627423 0
14 -0.054503 -0.788866 -0.228088 -0.404783 0
15 0.955298 -1.430019 1.434071 -0.088215 0
16 -0.227946 0.047462 0.373573 -0.111675 0
17 1.627912 0.043611 1.743403 -0.012714 0
19 0.104425 0.037412 0.450598 -0.923387 0
这是向pandas数据框架添加新列的特殊情况。在这里，我基于数据框架的现有列数据添加了一个新特性/列。
因此，让我们的dataFrame有列'feature_1'， 'feature_2'， 'probability_score'，我们必须根据'probability_score'列中的数据添加一个new_column 'predicted_class'。
我将使用来自python的map()函数，并定义一个我自己的函数，该函数将实现如何给dataFrame中的每一行一个特定的class_label的逻辑。
data = pd.read_csv('data.csv')
def myFunction(x):
//implement your logic here
if so and so:
return a
return b
variable_1 = data['probability_score']
predicted_class = variable_1.map(myFunction)
data['predicted_class'] = predicted_class
// check dataFrame, new column is included based on an existing column data for each row
data.head()
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)
