如何有效地向 Pandas DataFrame 添加多个列？

同时为 Pandas DataFrame 分配多个列

在 Pandas 中使用数据帧的背景下，出现的问题是如何有效地添加多个列一项作业中的列。

最初的尝试及其缺点

许多用户自然会尝试使用以下语法来完成此任务：

df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = [np.nan, 'dogs', 3]

但是，这种方法失败了，因为 Pandas 在使用列列表语法创建新列时要求右侧是 DataFrame。

替代方法

多种可行的解决方案存在是为了达到想要的结果。以下是一些推荐的方法：

1.使用迭代器解包进行单列赋值

df['column_new_1'], df['column_new_2'], df['column_new_3'] = np.nan, 'dogs', 3

2.使用 Pandas.DataFrame() 扩展 DataFrame

df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd.DataFrame([[np.nan, 'dogs', 3]], index=df.index)

3.使用 Pandas.concat

df = pd.concat(
    [
        df,
        pd.DataFrame(
            [[np.nan, 'dogs', 3]], 
            index=df.index, 
            columns=['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
        )
    ], axis=1
)

4 连接。使用 Pandas.join

df = df.join(pd.DataFrame(
    [[np.nan, 'dogs', 3]], 
    index=df.index, 
    columns=['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
))

5 加入。使用 Pandas.join

df = df.join(pd.DataFrame(
    {
        'column_new_1': np.nan,
        'column_new_2': 'dogs',
        'column_new_3': 3
    }, index=df.index
))

6. 进行字典扩展。 .assign() 的多列参数

df = df.assign(column_new_1=np.nan, column_new_2='dogs', column_new_3=3)

7.列创建和分配

new_cols = ['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
new_vals = [np.nan, 'dogs', 3]
df = df.reindex(columns=df.columns.tolist() + new_cols)  # add empty cols
df[new_cols] = new_vals  # multi-column assignment works for existing cols

8.单独的作业

df['column_new_1'] = np.nan
df['column_new_2'] = 'dogs'
df['column_new_3'] = 3

方法的选择取决于用户的具体要求。为了简单和高效，单独分配通常可能是首选解决方案。但是，如果需要添加具有相同类型或值的多个列，其他方法可以提供灵活性和简洁性。

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