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

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

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)

以下是我所做的…但我对熊猫和Python都很陌生,所以不能保证。

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5,6]], columns=list('AB'))

newCol = [3,5,7]
newName = 'C'

values = np.insert(df.values,df.shape[1],newCol,axis=1)
header = df.columns.values.tolist()
header.append(newName)

df = pd.DataFrame(values,columns=header)

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。

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)

编辑2017

正如@Alexander在评论中所指出的,目前将Series的值添加为DataFrame的新列的最好方法是使用assign:

df1 = df1.assign(e=pd.Series(np.random.randn(sLength)).values)

编辑2015 有些人报告说用这段代码得到了SettingWithCopyWarning。 但是,该代码仍然可以在当前的pandas版本0.16.1中完美运行。

>>> sLength = len(df1['a'])
>>> df1
          a         b         c         d
6 -0.269221 -0.026476  0.997517  1.294385
8  0.917438  0.847941  0.034235 -0.448948

>>> df1['e'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
>>> df1
          a         b         c         d         e
6 -0.269221 -0.026476  0.997517  1.294385  1.757167
8  0.917438  0.847941  0.034235 -0.448948  2.228131

>>> pd.version.short_version
'0.16.1'

SettingWithCopyWarning的目的是通知数据帧副本上可能存在的无效赋值。它不一定会说你做错了(它可能会触发假阳性),但从0.13.0开始,它会让你知道有更多适合相同目的的方法。然后,如果您得到警告,只需遵循它的建议:尝试使用.loc[row_index,col_indexer] = value代替

>>> df1.loc[:,'f'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
>>> df1
          a         b         c         d         e         f
6 -0.269221 -0.026476  0.997517  1.294385  1.757167 -0.050927
8  0.917438  0.847941  0.034235 -0.448948  2.228131  0.006109
>>> 

事实上,这是目前熊猫文档中描述的更有效的方法


最初的回答:

使用原始的df1索引创建系列:

df1['e'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)