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
如果你只需要创建一个新的空列，那么最短的解决方案是:
df.loc[:, 'e'] = pd.Series()
其他回答
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)
如果数据帧和Series对象具有相同的索引，则为pandas。Concat也在这里工作:
import pandas as pd
df
# a b c d
#0 0.671399 0.101208 -0.181532 0.241273
#1 0.446172 -0.243316 0.051767 1.577318
#2 0.614758 0.075793 -0.451460 -0.012493
e = pd.Series([-0.335485, -1.166658, -0.385571])
e
#0 -0.335485
#1 -1.166658
#2 -0.385571
#dtype: float64
# here we need to give the series object a name which converts to the new column name
# in the result
df = pd.concat([df, e.rename("e")], axis=1)
df
# a b c d e
#0 0.671399 0.101208 -0.181532 0.241273 -0.335485
#1 0.446172 -0.243316 0.051767 1.577318 -1.166658
#2 0.614758 0.075793 -0.451460 -0.012493 -0.385571
以防它们没有相同的索引:
e.index = df.index
df = pd.concat([df, e.rename("e")], axis=1)
向pandas数据框架插入新列的4种方法
using simple assignment, insert(), assign() and Concat() methods.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'col_a':[True, False, False],
'col_b': [1, 2, 3],
})
print(df)
col_a col_b
0 True 1
1 False 2
2 False 3
使用简单赋值
ser = pd.Series(['a', 'b', 'c'], index=[0, 1, 2])
print(ser)
0 a
1 b
2 c
dtype: object
df['col_c'] = pd.Series(['a', 'b', 'c'], index=[1, 2, 3])
print(df)
col_a col_b col_c
0 True 1 NaN
1 False 2 a
2 False 3 b
使用分配()
e = pd.Series([1.0, 3.0, 2.0], index=[0, 2, 1])
ser = pd.Series(['a', 'b', 'c'], index=[0, 1, 2])
df.assign(colC=s.values, colB=e.values)
col_a col_b col_c
0 True 1.0 a
1 False 3.0 b
2 False 2.0 c
使用insert ()
df.insert(len(df.columns), 'col_c', ser.values)
print(df)
col_a col_b col_c
0 True 1 a
1 False 2 b
2 False 3 c
使用concat ()
ser = pd.Series(['a', 'b', 'c'], index=[10, 20, 30])
df = pd.concat([df, ser.rename('colC')], axis=1)
print(df)
col_a col_b col_c
0 True 1.0 NaN
1 False 2.0 NaN
2 False 3.0 NaN
10 NaN NaN a
20 NaN NaN b
30 NaN NaN c
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
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'。
