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
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
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
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())
向现有数据框架添加新列的简单方法是:
new_cols = ['a' , 'b' , 'c' , 'd']
for col in new_cols:
df[f'{col}'] = 0 #assiging 0 for the placeholder
print(df.columns)
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
