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

如果你得到SettingWithCopyWarning,一个简单的解决方法是复制你想要添加列的数据帧。

df = df.copy()
df['col_name'] = values

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)

要在数据帧的给定位置(0 <= loc <=列的数量)插入一个新列,只需使用datafframe .insert:

DataFrame.insert(loc, column, value)

因此,如果你想在一个名为df的数据帧的末尾添加列e,你可以使用:

e = [-0.335485, -1.166658, -0.385571]    
DataFrame.insert(loc=len(df.columns), column='e', value=e)

value可以是一个Series,一个整数(在这种情况下,所有单元格都被这个值填充),或者一个类似数组的结构

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.insert.html

最简单的方法:

data['new_col'] = list_of_values

data.loc[ : , 'new_col'] = list_of_values

这样在pandas对象中设置新值时就避免了所谓的链式索引。点击这里进一步阅读。

在分配新列之前,如果已经索引了数据,则需要对索引进行排序。至少在我的情况下,我必须:

data.set_index(['index_column'], inplace=True)
"if index is unsorted, assignment of a new column will fail"        
data.sort_index(inplace = True)
data.loc['index_value1', 'column_y'] = np.random.randn(data.loc['index_value1', 'column_x'].shape[0])

向现有数据帧中添加一个新列'e'

 df1.loc[:,'e'] = Series(np.random.randn(sLength))