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
import pandas as pd
# Define a dictionary containing data
data = {'a': [0,0,0.671399,0.446172,0,0.614758],
'b': [0,0,0.101208,-0.243316,0,0.075793],
'c': [0,0,-0.181532,0.051767,0,-0.451460],
'd': [0,0,0.241273,1.577318,0,-0.012493]}
# Convert the dictionary into DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Declare a list that is to be converted into a column
col_e = [-0.335485,-1.166658,-0.385571,0,0,0]
df['e'] = col_e
# add column 'e'
df['e'] = col_e
# Observe the result
df
其他回答
首先创建一个包含相关数据的python的list_of_e。 用这个: Df ['e'] = list_of_e
让我补充一下，就像hum3一样，.loc没有解决SettingWithCopyWarning，我不得不求助于df.insert()。在我的例子中，假阳性是由“假”链索引dict['a']['e']生成的，其中'e'是新列，dict['a']是来自字典的数据框架。
还请注意，如果您知道自己在做什么，您可以使用切换警告 pd.options.mode。chained_assignment =无 然后用这里给出的另一个解。
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()
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
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)
