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
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
其他回答
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)
直接通过NumPy这样做将是最有效的:
df1['e'] = np.random.randn(sLength)
注意我最初(非常老)的建议是使用map(这要慢得多):
df1['e'] = df1['a'].map(lambda x: np.random.random())
你可以像这样通过for循环插入新列:
for label,row in your_dframe.iterrows():
your_dframe.loc[label,"new_column_length"]=len(row["any_of_column_in_your_dframe"])
示例代码如下:
import pandas as pd
data = {
"any_of_column_in_your_dframe" : ["ersingulbahar","yagiz","TS"],
"calories": [420, 380, 390],
"duration": [50, 40, 45]
}
#load data into a DataFrame object:
your_dframe = pd.DataFrame(data)
for label,row in your_dframe.iterrows():
your_dframe.loc[label,"new_column_length"]=len(row["any_of_column_in_your_dframe"])
print(your_dframe)
输出如下:
| any_of_column_in_your_dframe | calories | duration | new_column_length |
|---|---|---|---|
| ersingulbahar | 420 | 50 | 13.0 |
| yagiz | 380 | 40 | 5.0 |
| TS | 390 | 45 | 2.0 |
你也可以这样用:
your_dframe["new_column_length"]=your_dframe["any_of_column_in_your_dframe"].apply(len)
向现有数据帧中添加一个新列'e'
df1.loc[:,'e'] = Series(np.random.randn(sLength))
我想添加一个新的列，'e'，到现有的数据帧，不改变数据帧中的任何东西。(序列总是与数据帧的长度相同。)
我假设e中的下标值与df1中的下标值匹配。
初始化一个名为e的新列，并将级数e中的值赋给它的最简单方法:
df['e'] = e.values
分配(熊猫0.16.0+)
从Pandas 0.16.0开始，你还可以使用assign，它将新列分配给DataFrame，并返回一个新对象(副本)，其中包含所有原始列和新列。
df1 = df1.assign(e=e.values)
根据这个例子(也包括assign函数的源代码)，你也可以包含多个列:
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
>>> df.assign(mean_a=df.a.mean(), mean_b=df.b.mean())
a b mean_a mean_b
0 1 3 1.5 3.5
1 2 4 1.5 3.5
在你的例子中:
np.random.seed(0)
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
mask = df1.applymap(lambda x: x <-0.7)
df1 = df1[-mask.any(axis=1)]
sLength = len(df1['a'])
e = pd.Series(np.random.randn(sLength))
>>> df1
a b c d
0 1.764052 0.400157 0.978738 2.240893
2 -0.103219 0.410599 0.144044 1.454274
3 0.761038 0.121675 0.443863 0.333674
7 1.532779 1.469359 0.154947 0.378163
9 1.230291 1.202380 -0.387327 -0.302303
>>> e
0 -1.048553
1 -1.420018
2 -1.706270
3 1.950775
4 -0.509652
dtype: float64
df1 = df1.assign(e=e.values)
>>> df1
a b c d e
0 1.764052 0.400157 0.978738 2.240893 -1.048553
2 -0.103219 0.410599 0.144044 1.454274 -1.420018
3 0.761038 0.121675 0.443863 0.333674 -1.706270
7 1.532779 1.469359 0.154947 0.378163 1.950775
9 1.230291 1.202380 -0.387327 -0.302303 -0.509652
这个新特性首次引入时的描述可以在这里找到。
