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

以下是我所做的…但我对熊猫和Python都很陌生,所以不能保证。

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5,6]], columns=list('AB'))

newCol = [3,5,7]
newName = 'C'

values = np.insert(df.values,df.shape[1],newCol,axis=1)
header = df.columns.values.tolist()
header.append(newName)

df = pd.DataFrame(values,columns=header)

其他回答

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])

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)

这是向pandas数据框架添加新列的特殊情况。在这里,我基于数据框架的现有列数据添加了一个新特性/列。

因此,让我们的dataFrame有列'feature_1', 'feature_2', 'probability_score',我们必须根据'probability_score'列中的数据添加一个new_column 'predicted_class'。

我将使用来自python的map()函数,并定义一个我自己的函数,该函数将实现如何给dataFrame中的每一行一个特定的class_label的逻辑。

data = pd.read_csv('data.csv')

def myFunction(x):
   //implement your logic here

   if so and so:
        return a
   return b

variable_1 = data['probability_score']
predicted_class = variable_1.map(myFunction)

data['predicted_class'] = predicted_class

// check dataFrame, new column is included based on an existing column data for each row
data.head()

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。

如果你得到SettingWithCopyWarning,一个简单的解决方法是复制你想要添加列的数据帧。

df = df.copy()
df['col_name'] = values