同時為Pandas DataFrame 分配多個列
在Pandas 中使用資料幀的背景下，出現的問題是如何有效地添加多個列一項作業中的列。
最初的嘗試及其缺點
許多使用者自然會嘗試使用以下語法來完成此任務：
df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = [np.nan, 'dogs', 3]
但是，這種語法方法失敗了，因為Pandas 在使用列列表語法建立新列時要求右側是DataFrame。
替代方法
多種可行的解決方案存在是為了達到想要的結果。以下是一些建議的方法：
1.使用迭代器解包進行單列賦值
df['column_new_1'], df['column_new_2'], df['column_new_3'] = np.nan, 'dogs', 3
2.使用Pandas.DataFrame() 擴充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 連接。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. 進行字典擴充。 .assign() 的多列參數
df = df.assign(column_new_1=np.nan, column_new_2='dogs', column_new_3=3)
7.列建立與指派
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.單獨的作業
df['column_new_1'] = np.nan df['column_new_2'] = 'dogs' df['column_new_3'] = 3
方法的選擇取決於使用者的特定要求。為了簡單和高效，單獨分配通常可能是首選解決方案。但是，如果需要新增具有相同類型或值的多個列，其他方法可以提供靈活性和簡潔性。
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