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
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)
其他回答
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。
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()
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)
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。
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
