Python에서 Pandas DataFrame에 새 열을 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?

기존 DataFrame에 새 열 추가

데이터 조작 작업에서는 추가 열로 기존 DataFrame을 보강해야 하는 경우가 많습니다. 여기서는 Pandas를 사용하여 Python에서 이를 달성하는 방법에 대한 질문을 다룹니다.

문제 설명

인덱스된 열과 연속되지 않은 숫자가 있는 행이 있는 다음 DataFrame을 고려해보세요. :

          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

우리의 목표는 변경 없이 이 DataFrame에 새 열 'e'를 추가하는 것입니다. 기존 데이터. 새 열은 DataFrame과 길이가 같아야 합니다.

해결책

방법 1(할당):

일련의 값을 DataFrame에 새 열로 추가하는 가장 효율적인 방법은 할당 함수:

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

여기서:

• df1은 원본 DataFrame입니다.
• sLength는 원본 DataFrame의 길이입니다
• np.random.randn(sLength)은 일련의 무작위를 생성합니다. 값

방법 2(loc):

또 다른 방법은 loc 접근자를 사용하여 새 값을 설정하는 것입니다. 열:

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

여기서:

• df1은 원본 DataFrame입니다.
• 'f'는 새 열의 이름입니다
• pd .Series(np.random.randn(sLength))는 일련의 무작위를 생성합니다. 값
• df1.index는 원래 DataFrame과 일치하도록 새 열의 인덱스를 설정합니다

두 방법 모두 원하는 새 열 'e'를 DataFrame에 효과적으로 추가하여 기존 데이터를 유지합니다. .

위 내용은 Python에서 Pandas DataFrame에 새 열을 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!