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。
在分配新列之前，如果已经索引了数据，则需要对索引进行排序。至少在我的情况下，我必须:
data.set_index(['index_column'], inplace=True)
"if index is unsorted, assignment of a new column will fail"
data.sort_index(inplace = True)
data.loc['index_value1', 'column_y'] = np.random.randn(data.loc['index_value1', 'column_x'].shape[0])
创建一个空列
df['i'] = None
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()
最简单的方法:
data['new_col'] = list_of_values
data.loc[ : , 'new_col'] = list_of_values
这样在pandas对象中设置新值时就避免了所谓的链式索引。点击这里进一步阅读。
