python – 将具有常量值的列添加到pandas dataframe
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 将具有常量值的列添加到pandas dataframe，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1443字，纯文字阅读大概需要3分钟。
内容图文
给定一个DataFrame：
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), columns=list('ABC'), index=[1, 2, 3])
df
A B C
1 1.764052 0.400157 0.978738
2 2.240893 1.867558 -0.977278
3 0.950088 -0.151357 -0.103219
添加包含常量值(例如0)的新列的最简单方法是什么？
A B C new
1 1.764052 0.400157 0.978738 0
2 2.240893 1.867558 -0.977278 0
3 0.950088 -0.151357 -0.103219 0
这是我的解决方案,但我不知道为什么这会将NaN纳入“新”列？
df['new'] = pd.Series([0 for x in range(len(df.index))])
A B C new
1 1.764052 0.400157 0.978738 0.0
2 2.240893 1.867558 -0.977278 0.0
3 0.950088 -0.151357 -0.103219 NaN
解决方法:
将NaN放入列中的原因是因为df.index和右侧对象的索引不同. @zach显示了分配新的零列的正确方法.通常,大熊猫会尝试尽可能多地对齐索引.一个缺点是,当指数未对齐时,无论何处未对齐,都会获得NaN.使用reindex和align方法来获得一些直觉,以便对齐具有部分,完全和非对齐所有对齐索引的对象.例如,DataFrame.align()使用部分对齐的索引：
In [7]: from pandas import DataFrame
In [8]: from numpy.random import randint
In [9]: df = DataFrame({'a': randint(3, size=10)})
In [10]:
In [10]: df
Out[10]:
a
0 0
1 2
2 0
3 1
4 0
5 0
6 0
7 0
8 0
9 0
In [11]: s = df.a[:5]
In [12]: dfa, sa = df.align(s, axis=0)
In [13]: dfa
Out[13]:
a
0 0
1 2
2 0
3 1
4 0
5 0
6 0
7 0
8 0
9 0
In [14]: sa
Out[14]:
0 0
1 2
2 0
3 1
4 0
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 NaN
9 NaN
Name: a, dtype: float64
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 将具有常量值的列添加到pandas dataframe全部内容，希望文章能够帮你解决python – 将具有常量值的列添加到pandas dataframe所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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