Question

假设我有一个列表的DataFrame，

 my_df = pd.DataFrame({'my_list':[[45,12,23],[20,46,78],[45,30,45]]})

产生以下结果：

         my_list
0  [45, 12, 23]
1  [20, 46, 78]
2  [45, 30, 45]

如何为每行my_list添加一个元素，假设为99？

预期结果：

         my_list
0  [45, 12, 23, 99]
1  [20, 46, 78, 99]
2  [45, 30, 45, 99]

Answer 1

In [90]: my_df['my_list'] += [99]

In [91]: my_df
Out[91]:
            my_list
0  [45, 12, 23, 99]
1  [20, 46, 78, 99]
2  [45, 30, 45, 99]

Answer 2

听起来非常无聊但只是直接迭代这些值 - 这样你就可以调用namespace ConsoleApp1 { class Program { static HttpClient client = new HttpClient(); static void Main(string[] args) { RunAsync().Wait(); } static async Task<string> GetProductAsync(string path = "https://www.fourmilab.ch/cgi-bin/Hotbits.api?nbytes=8&fmt=xml&npass=1&lpass=8&pwtype=3&apikey=HB18CsHhr5Muzoee1KAu4QY5xUe") { string product = string.Empty; HttpResponseMessage response = await client.GetAsync(path); if (response.IsSuccessStatusCode) { product = await response.Content.ReadAsAsync<string>(); } return product; } static async Task RunAsync() { string str = await GetProductAsync(); XmlDocument xml = new XmlDocument(); xml.Load(str); Console.WriteLine(xml.InnerXml); XmlNodeList list = xml.GetElementsByTagName("random-data"); string[] strs = list[0].InnerXml.Split(' '); foreach (object e in strs) { Console.WriteLine(e); } }并避免append发生任何重新绑定，从而大大加快了速度。

+=

<强>演示

for val in my_df.my_list:
    val.append(99)

当然，如果速度（或者即使不是速度）对您很重要，您应该质疑确实是否需要在DataFrame中包含列表。考虑使用NumPy数组，直到您需要Pandas实用程序并执行类似

的操作

>>> import timeit
>>> setup = '''
import pandas as pd; import numpy as np
df = pd.DataFrame({'my_list': np.random.randint(0, 100, (500, 500)).tolist()})
'''

>>> min(timeit.Timer('for val in df.my_list: val.append(90)', 
                     setup=setup).repeat(10, 1000))
0.05669815401779488

>>> min(timeit.Timer('df.my_list += [90]', 
                     setup=setup).repeat(10, 1000))
2.7741127769695595

或至少将您在DataFrame中的列表拆分为单独的列并指定新列。

如何将元素追加到DataFrame中的List？

2 个答案: