如何向现有数据帧添加新列？

python pandas dataframe chained-assignment

2022-09-05 01:00:25

我有以下索引的数据帧，其中命名的列和行不是连续的数字：

          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

我想向现有数据框添加一个新列，并且不想更改数据框中的任何内容（即，新列始终具有与数据帧相同的长度）。'e'

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

如何在上面的示例中添加列？e

答案 1

编辑2017年

如注释中和@Alexander所示，目前将序列的值添加为 DataFrame 的新列的最佳方法是使用赋值：

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

编辑 2015
有些人报告得到这个代码。
但是，该代码仍然与当前的 pandas 版本 0.16.1 完美运行。SettingWithCopyWarning

>>> 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'

目的是通知数据帧副本上可能无效的赋值。它并不一定说你做错了（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，只需遵循其建议：尝试使用.loc[row_index，col_indexer] = valueSettingWithCopyWarning

>>> 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pandas文档中描述的更有效的方法。

原答：

使用原始 df1 索引创建序列：

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

答案 2

这是添加新列的简单方法：df['e'] = e