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'。

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())

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。

在最近的Pandas版本中,似乎应该使用df.assign:

df1 = df1.assign(e=np.random)

它不会产生SettingWithCopyWarning。

创建一个空列

df['i'] = None