如何向现有 DataFrame 添加新列？

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如何向现有 DataFrame 添加新列？

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我有以下索引DataFrame，其中命名的列和行不连续数字：

          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'e'在现有数据框中添加一个新列 , 并且不想更改数据框中的任何内容（即，新列始终与 DataFrame 具有相同的长度）。

0   -0.335485
1   -1.166658
2   -0.385571
dtype: float64

如何e在上面的示例中添加列？

阅读 192

2022-02-25

共1个答案

小编典典

编辑 2017

正如评论和@Alexander 所指出的，目前将 Series 的值添加为 DataFrame 的新列的最佳方法可能是使用
assign ：

df1 = df1.assign(e=pd.Series(np.random.randn(sLength)).values)

编辑 2015 年
有人报告SettingWithCopyWarning使用此代码获得了。
但是，该代码仍然可以在当前的 pandas 0.16.1 版本中完美运行。

>>> sLength = len(df1['a'])
>>> df1
          a         b         c         d
6 -0.269221 -0.026476  0.997517  1.294385
8  0.917438  0.847941  0.034235 -0.448948

>>> df1['e'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
>>> df1
          a         b         c         d         e
6 -0.269221 -0.026476  0.997517  1.294385  1.757167
8  0.917438  0.847941  0.034235 -0.448948  2.228131

>>> pd.version.short_version
'0.16.1'

目的SettingWithCopyWarning是通知 Dataframe 副本上可能无效的分配。它不一定说你做错了（它可能会触发误报），但从
0.13.0 开始，它让你知道有更合适的方法用于相同的目的。然后，如果您收到警告，请遵循其建议：尝试使用
.loc[row_index,col_indexer] = value 代替

>>> df1.loc[:,'f'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)
>>> df1
          a         b         c         d         e         f
6 -0.269221 -0.026476  0.997517  1.294385  1.757167 -0.050927
8  0.917438  0.847941  0.034235 -0.448948  2.228131  0.006109
>>>

事实上，这是目前熊猫文档中描述的更有效的方法

原答案：

使用原始 df1 索引创建系列：

df1['e'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)

2022-02-25