Question

我需要在DataFrame df中添加列。所有新列的值应沿df的所有行固定：

df = {
       "NUM":[1,2],
       "WAKE":["M","H"],
       "DISTANCE":[780,500]
     }

new_df = pd.DataFrame(df)

这就是我尝试添加具有固定值的新的多个列的方法。

for column, row in new_df.iterrows():
    row["TEMPERATURE"] = 20
    row["VISIBILITY"] = 5000
    row["WIND"] = 10

此代码不会失败，但是不会创建新列。

预期结果：

NUM   WAKE  DISTANCE  TEMPERATURE  VISIBILITY  WIND
1     M     780       20           5000        10
2     H     500       20           5000        10

Answer 1

这就像使用字典进行的单个assign调用一样简单：

dct = {'TEMPERATURE': 20, 'VISIBILITY': 5000, 'WIND': 10}
new_df2 = new_df.assign(**dct)
new_df2

   NUM WAKE  DISTANCE  TEMPERATURE  VISIBILITY  WIND
0    1    M       780           20        5000    10
1    2    H       500           20        5000    10

Answer 2

足够简单！

new_df['TEMPERATURE'] = 20
new_df['VISIBILITY'] = 5000
new_df['WIND'] = 10

将产生：

  INDEX NUM WAKE  DISTANCE TEMPERATURE VISIBILITY WIND
    0    1    M     780       20         5000      10
    1    2    H     500       20         5000      10

通过这种方式，您可以为数据框定义新列，并将每行值设置为单个值

Answer 3

两个步骤

adddf=pd.DataFrame({'TEMPERATURE': 20, 'VISIBILITY': 5000, 'WIND': 10},index=new_df.index)
pd.concat([new_df,adddf],1)
Out[253]: 
   DISTANCE  NUM WAKE  TEMPERATURE  VISIBILITY  WIND
0       780    1    M           20        5000    10
1       500    2    H           20        5000    10

Answer 4

在尝试通过迭代更改值之前，我遇到了同样的问题。我意识到，如果您在进行更改时没有真正调用变量/数据框架，则您什么都没有更改。我不知道其背后的原因，但要使其正常工作，您必须使用.loc [column，column name]进行实际更改。

for column, row in new_df.iterrows():
        new_df.loc[column,"TEMPERATURE"] = 20
        new_df.loc[column,"VISIBILITY"] = 5000
        new_df.loc[column,"WIND"] = 10

如何添加多个具有固定值的新列？

4 个答案: