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
如果你要添加的列是一个序列变量，那么只需:
df["new_columns_name"]=series_variable_name #this will do it for you
即使要替换现有列，这种方法也很有效。只需输入与要替换的列相同的new_columns_name。它只会用新的系列数据覆盖现有的列数据。
其他回答
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。
这是添加新列的简单方法:df['e'] = e
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())
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
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
