Wie füge ich mehrere Spalten gleichzeitig zu einem Pandas-DataFrame hinzu?

Gleichzeitiges Hinzufügen mehrerer Spalten zu Pandas-Datenrahmen: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Bei der Datenanalyse ist dies häufig erforderlich um bestehende Pandas-Datenrahmen um zusätzliche Spalten zu erweitern. Um diesen Prozess zu vereinfachen, suchen wir nach einem optimierten Ansatz zum gleichzeitigen Hinzufügen mehrerer Spalten.

Anfängliches Missverständnis: Mehreren Spalten Werte zuweisen

Intuitiv könnte man Folgendes erwarten Syntax zur Erfüllung der Aufgabe:

<code class="python">df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = [np.nan, 'dogs', 3]</code>

Dieser Ansatz stößt jedoch auf eine Hürde aufgrund der Pandas-Anforderung für die rechte Seite von Spaltenlistenzuweisungen (df[[new1, new2]] = .. .) um ein DataFrame zu sein.

Arbeitslösungen: Zuweisen mehrerer Spalten

Unbeirrt steuern wir verschiedene Techniken an, um unser Ziel zu erreichen:

1. Iterator-Entpacken für gleichzeitige Zuweisungen

<code class="python">df['column_new_1'], df['column_new_2'], df['column_new_3'] = np.nan, 'dogs', 3</code>

2. Erweitern einer einzelnen Zeile mit DataFrame()

<code class="python">df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd.DataFrame([[np.nan, 'dogs', 3]], index=df.index)</code>

3. Verkettung mit temporären DataFrames

<code class="python">df = pd.concat([ df, pd.DataFrame([[np.nan, 'dogs', 3]], index=df.index, columns=['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']) ], axis=1)</code>

4. Beitritt mit temporären DataFrames

<code class="python">df = df.join(pd.DataFrame([[np.nan, 'dogs', 3]], index=df.index, columns=['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']))</code>

5. Wörterbuchbasierte temporäre Datenrahmen

<code class="python">df = df.join(pd.DataFrame({'column_new_1': np.nan, 'column_new_2': 'dogs', 'column_new_3': 3}, index=df.index))</code>

6. .assign() für mehrere Spaltenargumente (Python 3.6)

<code class="python">df = df.assign(column_new_1=np.nan, column_new_2='dogs', column_new_3=3)</code>

7. Spalten erstellen, Werte separat zuweisen

<code class="python">df['column_new_1'] = np.nan
df['column_new_2'] = 'dogs'
df['column_new_3'] = 3</code>

8. Separate Aufgaben

Obwohl es an der Eleganz anderer Lösungen mangelt, bleibt dieser Ansatz unkompliziert:

<code class="python">df['column_new_1'] = np.nan
df['column_new_2'] = 'dogs'
df['column_new_3'] = 3</code>

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füge ich mehrere Spalten gleichzeitig zu einem Pandas-DataFrame hinzu?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!