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
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)
其他回答
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。
x=pd.DataFrame([1,2,3,4,5])
y=pd.DataFrame([5,4,3,2,1])
z=pd.concat([x,y],axis=1)
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())
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
如果我们想给df中一个新列的所有行赋一个标量值，例如:10:
df = df.assign(new_col=lambda x:10) # x is each row passed in to the lambda func
Df现在在所有行中都有值为10的新列'new_col'。
