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
我想添加一个新的列，'e'，到现有的数据帧，不改变数据帧中的任何东西。(序列总是与数据帧的长度相同。)
我假设e中的下标值与df1中的下标值匹配。
初始化一个名为e的新列，并将级数e中的值赋给它的最简单方法:
df['e'] = e.values
分配(熊猫0.16.0+)
从Pandas 0.16.0开始，你还可以使用assign，它将新列分配给DataFrame，并返回一个新对象(副本)，其中包含所有原始列和新列。
df1 = df1.assign(e=e.values)
根据这个例子(也包括assign函数的源代码)，你也可以包含多个列:
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
>>> df.assign(mean_a=df.a.mean(), mean_b=df.b.mean())
a b mean_a mean_b
0 1 3 1.5 3.5
1 2 4 1.5 3.5
在你的例子中:
np.random.seed(0)
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
mask = df1.applymap(lambda x: x <-0.7)
df1 = df1[-mask.any(axis=1)]
sLength = len(df1['a'])
e = pd.Series(np.random.randn(sLength))
>>> df1
a b c d
0 1.764052 0.400157 0.978738 2.240893
2 -0.103219 0.410599 0.144044 1.454274
3 0.761038 0.121675 0.443863 0.333674
7 1.532779 1.469359 0.154947 0.378163
9 1.230291 1.202380 -0.387327 -0.302303
>>> e
0 -1.048553
1 -1.420018
2 -1.706270
3 1.950775
4 -0.509652
dtype: float64
df1 = df1.assign(e=e.values)
>>> df1
a b c d e
0 1.764052 0.400157 0.978738 2.240893 -1.048553
2 -0.103219 0.410599 0.144044 1.454274 -1.420018
3 0.761038 0.121675 0.443863 0.333674 -1.706270
7 1.532779 1.469359 0.154947 0.378163 1.950775
9 1.230291 1.202380 -0.387327 -0.302303 -0.509652
这个新特性首次引入时的描述可以在这里找到。
其他回答
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])
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。
创建一个空列
df['i'] = None
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
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
