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
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)
其他回答
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())
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()
为了完整起见-使用DataFrame.eval()方法的另一个解决方案:
数据:
In [44]: e
Out[44]:
0 1.225506
1 -1.033944
2 -0.498953
3 -0.373332
4 0.615030
5 -0.622436
dtype: float64
In [45]: df1
Out[45]:
a b c d
0 -0.634222 -0.103264 0.745069 0.801288
4 0.782387 -0.090279 0.757662 -0.602408
5 -0.117456 2.124496 1.057301 0.765466
7 0.767532 0.104304 -0.586850 1.051297
8 -0.103272 0.958334 1.163092 1.182315
9 -0.616254 0.296678 -0.112027 0.679112
解决方案:
In [46]: df1.eval("e = @e.values", inplace=True)
In [47]: df1
Out[47]:
a b c d e
0 -0.634222 -0.103264 0.745069 0.801288 1.225506
4 0.782387 -0.090279 0.757662 -0.602408 -1.033944
5 -0.117456 2.124496 1.057301 0.765466 -0.498953
7 0.767532 0.104304 -0.586850 1.051297 -0.373332
8 -0.103272 0.958334 1.163092 1.182315 0.615030
9 -0.616254 0.296678 -0.112027 0.679112 -0.622436
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()
