Python pandasで既存のDataFrameに新しい列を追加する [Python]

2017-10-29

質問：

名前付きの列と、連続数じゃないような列を持つ次のようなインデックス付きDataFrameがある：

          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

既存のデータフレームに新しい列「e」を追加したいんだけど、でもデータフレームは何も変更したくないんだ(つまり、新しい列には常にDataFrameと同じ長さ)。

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

join、append、 mergeのいろんなバージョンを試したけど、望んでいた結果は得られず、せいぜいエラーになるだけ。上記の例で「e」列を追加するにはどうしたらいいかな？

By tomasz74 | 質問日時： 2012年9月23日 19:00

回答1:

元のdf1のインデックスを使用してSeriesを作ればいいよ。

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

2015年　編集
ある人は、上のコードで SettingWithCopyWarningが出るっていってるけど、このコードは現在のパンダバージョン0.16.1でも完璧に動作してるよ。

>>> 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'] = p.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
>>> p.version.short_version
'0.16.1'

SettingWithCopyWarningは、Dataframeのコピーへのおそらく無効な割り当てを通知することを目的としてる。必ずしもそれは君が間違ったやり方をしてるとは限らないよ(それはfalse positive、偽陽性かもしれないので）。でも、0.13.0以降のものではもっと良い方法がいっぱいある、って注意しようとしてるだけ。。なので、警告が表示された場合は、そのアドバイスに従って： .loc[row_index、col_indexer] = valueを代わりに使ってみて

>>> df1.loc[:,'f'] = p.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
>>>

2017年　編集
他の人も行ってるけど、現時点でベストな方法はassignを使うことみたい:

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

実際、これは今のところより効率的な方法だよ。

By joaquin | 回答日時： 2012年9月23日 19:24

回答2:

これが、新しい列を追加する簡単な方法だよ！： df ['e'] = e

By Kathirmani Sukumar | 回答日時： 2012年12月12日 16:04

Source: Adding new column to existing DataFrame in Python pandas