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
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。
其他回答
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)
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)
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'。
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())
向现有数据帧中添加一个新列'e'
df1.loc[:,'e'] = Series(np.random.randn(sLength))
