Python Pandas의 기존 DataFrame에 새 열 추가하는 방법

질문 : Python Pandas의 기존 DataFrame에 새 열 추가

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연속 번호가 아닌 명명 된 열과 행이있는 다음 인덱싱 된 DataFrame이 있습니다.

          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

'e' 를 추가하고 데이터 프레임에서 아무것도 변경하고 싶지 않습니다 (즉, 새 열의 길이는 항상 DataFrame과 동일 함).

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

위의 예에 e 열을 어떻게 추가 할 수 있습니까?

답변

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2017 편집

주석과 @Alexander에서 알 수 있듯이 현재 Series의 값을 DataFrame의 새 열로 추가하는 가장 좋은 방법은 assign .

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

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2015 년 수정
일부는이 코드로 SettingWithCopyWarning 을 받고 있다고보고했습니다.
그러나 코드는 현재 pandas 버전 0.16.1에서 여전히 완벽하게 실행됩니다.

>>> 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'

SettingWithCopyWarning 은 데이터 프레임의 복사본에 유효하지 않을 수있는 할당을 알리는 것을 목표로합니다. 반드시 잘못했다고 말하지는 않지만 (오탐을 유발할 수 있음) 0.13.0부터 동일한 목적에 더 적합한 방법이 있음을 알려줍니다. 그런 다음 경고가 표시되면 조언을 따르십시오. 대신 .loc [row_index, col_indexer] = value를 사용해보십시오.

>>> 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
>>>

실제로 이것은 현재 pandas 문서에 설명 된 보다 효율적인 방법입니다.

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원래 답변 :

원래 df1 인덱스를 사용하여 시리즈를 만듭니다.

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

출처 : https://stackoverflow.com/questions/12555323/adding-new-column-to-existing-dataframe-in-python-pandas