如何在 Python 中高效率地為 Pandas DataFrame 新增列？

向現有 DataFrame 新增欄位

在資料操作任務中，通常需要使用附加列來擴充現有 DataFrame。在這裡，我們解決如何使用 Pandas 在 Python 中實現此目的的問題。

問題陳述

考慮以下具有索引列和非連續數字的行的DataFrame :

          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

我們的目標是在不改變的情況下向此DataFrame 新增一個新列“e”現有資料。新列應與 DataFrame 具有相同的長度。

解決方案

方法1（分配）：

將一系列值作為新欄位加入DataFrame 的最有效方法是使用assign function:

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

其中：

• df1 是原始DataFrame
• sLength 是原始DataFrame 的長度
• np.random . sLength)產生一系列隨機數value

方法2 (loc):

另一種方法是使用loc 訪問器來設定new的值column:

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

其中：

• df1 是原始DataFrame
• 'f' 是新欄位的名稱
• 'f' 是新欄位的名稱
• pd . Series(np.random.randn(sLength))產生一系列隨機value

df1.index 設定新列的索引以符合原始DataFrame

兩種方法都有效地將所需的新列'e' 新增至DataFrame ，保留現有資料.

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