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
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)
如果你想将整个新列设置为一个初始值(例如None)，你可以这样做:df1['e'] = None
这实际上会给单元格分配object类型。因此，稍后您可以自由地将复杂的数据类型(如列表)放入单个单元格中。
向现有数据帧中添加一个新列'e'
df1.loc[:,'e'] = Series(np.random.randn(sLength))
但有一点需要注意，如果你这样做了
df1['e'] = Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
这实际上是df1.index上的左连接。因此，如果您希望具有外部连接效果，我的解决方案可能并不完美，即创建一个包含所有数据的索引值的数据框架，然后使用上面的代码。例如,
data = pd.DataFrame(index=all_possible_values)
df1['e'] = Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
如果我们想给df中一个新列的所有行赋一个标量值，例如:10:
df = df.assign(new_col=lambda x:10) # x is each row passed in to the lambda func
Df现在在所有行中都有值为10的新列'new_col'。
