合并压平索引层次结构。

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合并压平索引层次结构。

我有一个带有命名列和不连续数字行的索引数据框：

          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

我想向已有数据框中添加一个新列\'e\'，并且不想更改数据框中的任何内容（意思是新列的长度始终与数据框一致）。

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

如何将列e添加到上面的示例中？

admin 更改状态以发布 2023年5月23日
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2 答案

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在DataFrame中添加新列的简单方式是：df['e'] = e

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编辑 2017

如评论中提示及 @Alexander 所说，目前将一个 Series 的值作为 DataFrame 中的新列加入最好的方法可能是使用 assign：

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

编辑 2015
有些人报告使用此代码会收到 SettingWithCopyWarning 信息。
然而，该代码在当前的 pandas 版本 0.16.1 中仍然可以完美运行。

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

SettingWithCopyWarning 旨在提示可能对 Dataframe 副本进行的无效赋值。它不一定意味着你做错了（它可能会引发虚警），但自从 0.13.0 版本之后，它会让你知道更适合的方法以完成同样的目的。因此，如果你收到警告，请遵循它的建议：尝试使用 .loc[row_index,col_indexer] = value 代替。

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

实际上，如pandas 文档中所述，这目前是更有效的方法。

原始答案:

使用原 df1 的索引创建 Series：

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

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