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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