Question

假设我有一个数据框df，我想创建一个填充0的新列，我使用：

df['new_col'] = 0

到目前为止，没问题。但是如果我想要使用的值是一个列表，它就不起作用：

df['new_col'] = my_list

ValueError: Length of values does not match length of index

我理解为什么这不起作用（pandas试图为列的每个单元分配一个列表值），但是我们怎样才能避免这种行为呢？（如果不清楚我希望我的新列的每个单元格都包含相同的预定义列表）

注意：我也尝试过：df.assign(new_col = my_list)，同样的问题

Answer 1

你必须这样做：

df['new_col'] = [my_list] * len(df)

示例：

In [13]:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('abc'))
df

Out[13]:
          a         b         c
0 -0.010414  1.859791  0.184692
1 -0.818050 -0.287306 -1.390080
2 -0.054434  0.106212  1.542137
3 -0.226433  0.390355  0.437592
4 -0.204653 -2.388690  0.106218

In [17]:
df['b'] = [[234]] * len(df)
df

Out[17]:
          a      b         c
0 -0.010414  [234]  0.184692
1 -0.818050  [234] -1.390080
2 -0.054434  [234]  1.542137
3 -0.226433  [234]  0.437592
4 -0.204653  [234]  0.106218

请注意，dfs针对标量值进行了优化，存储非标量值会使我的观点失败，因为过滤，查找，获取和设置变得有问题，以至于它变得很痛苦

Answer 2

请注意，如果您想修改这些列表，接受的答案可能会导致令人惊讶的行为：

df = pd.DataFrame([1, 2, 3], columns=['a'])
df['lists'] = [[]]* len(df)
df
   a lists
0  1    []
1  2    []
2  3    []
df.loc[df.a == 1, 'lists'][0].append('1')
df
   a lists
0  1   [1]
1  2   [1]
2  3   [1]
# oops

为避免这种情况，您必须使用每行不同的列表实例初始化 lists 列：

df['lists'] = [[] for r in range(len(df))] # note you can't use a generator
df.loc[df.a == 1, 'lists'][0].append('1')
df
   a lists
0  1   [1]
1  2    []
2  3    []

不要被那里的显示所迷惑，1 仍然是一个字符串：

df.loc[df.a == 1, 'lists'][0]
['1']

Answer 3

您可以使用DataFrame.apply：

In [1]:
df = pd.DataFrame([1, 2, 3], columns=['numbers'])
my_list = ['foo', 'bar']
df['lists'] = df.apply(lambda _: my_list, axis=1)
df

Out[1]:
   numbers       lists
0        1  [foo, bar]
1        2  [foo, bar]
2        3  [foo, bar]

再次注意，my_list 是可变的，并在整个数据帧中共享。为避免这种情况，您可以为每一行制作一个副本：

df['lists'] = df.apply(lambda _: my_list.copy(), axis=1)

将列表设置为pandas数据帧

3 个答案: