Hinzufügen einer neuen Spalte zu einem vorhandenen DataFrame

Bei der Arbeit mit Pandas -Datenfreams müssen vorhandenen Datenfrüchten häufig neue Spalten hinzugefügt. Es gibt mehrere Ansätze, um dies zu erreichen, jeweils ihre eigenen Vorteile und Nachteile.

1. Verwenden von Zuweisung (empfohlen für Pandas 0.17 und höher):

import pandas as pd
import numpy as np

# Generate a sample DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'a': [0.671399, 0.446172, 0.614758],
    'b': [0.101208, -0.243316, 0.075793],
    'c': [-0.181532, 0.051767, -0.451460],
    'd': [0.241273, 1.577318, -0.012493]
})

# Add a new column 'e' with random values
sLength = len(df1['a'])
df1 = df1.assign(e=pd.Series(np.random.randn(sLength)).values)

2. Verwenden Sie loc [row_index, col_indexer] = value:

# Add a new column 'f' using loc
df1.loc[:, 'f'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)

3. Verwenden Sie df [new_column_name] = pd.series (Werte, index = df.index):

# Add a new column 'g' using the old method
df1['g'] = pd.Series(np.random.randn(sLength), index=df1.index)

Denken Sie daran, dass die letztere Methode die Einstellung mit der Einstellung in neuere Versionen von Pandas auslösen kann. Die Verwendung von Zuweisungen oder LOC wird im Allgemeinen für Effizienz und Klarheit empfohlen.