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

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())

其他回答

我正在寻找一种添加numpy列的通用方法。nans到一个数据帧而不得到愚蠢的SettingWithCopyWarning。

从以下方面:

答案在这里 关于将变量作为关键字参数传递的问题 此方法用于生成一个numpy数组的NaNs

我想到了这个:

col = 'column_name'
df = df.assign(**{col:numpy.full(len(df), numpy.nan)})

在最近的Pandas版本中,似乎应该使用df.assign:

df1 = df1.assign(e=np.random)

它不会产生SettingWithCopyWarning。

创建一个空列

df['i'] = None

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

如果你想将整个新列设置为一个初始值(例如None),你可以这样做:df1['e'] = None

这实际上会给单元格分配object类型。因此,稍后您可以自由地将复杂的数据类型(如列表)放入单个单元格中。