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
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
其他回答
我得到了可怕的SettingWithCopyWarning，它没有通过使用iloc语法修复。我的DataFrame是由read_sql从ODBC源创建的。根据上面low - tech的建议，以下方法对我来说是有效的:
df.insert(len(df.columns), 'e', pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df.index))
This worked fine to insert the column at the end. I don't know if it is the most efficient, but I don't like warning messages. I think there is a better solution, but I can't find it, and I think it depends on some aspect of the index. Note. That this only works once and will give an error message if trying to overwrite and existing column. Note As above and from 0.16.0 assign is the best solution. See documentation http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.assign.html#pandas.DataFrame.assign Works well for data flow type where you don't overwrite your intermediate values.
如果数据帧和Series对象具有相同的索引，则为pandas。Concat也在这里工作:
import pandas as pd
df
# a b c d
#0 0.671399 0.101208 -0.181532 0.241273
#1 0.446172 -0.243316 0.051767 1.577318
#2 0.614758 0.075793 -0.451460 -0.012493
e = pd.Series([-0.335485, -1.166658, -0.385571])
e
#0 -0.335485
#1 -1.166658
#2 -0.385571
#dtype: float64
# here we need to give the series object a name which converts to the new column name
# in the result
df = pd.concat([df, e.rename("e")], axis=1)
df
# a b c d e
#0 0.671399 0.101208 -0.181532 0.241273 -0.335485
#1 0.446172 -0.243316 0.051767 1.577318 -1.166658
#2 0.614758 0.075793 -0.451460 -0.012493 -0.385571
以防它们没有相同的索引:
e.index = df.index
df = pd.concat([df, e.rename("e")], axis=1)
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)})
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。
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()
