熊猫将对象的空列添加到数据框

Question

How to add an empty column to a dataframe?

已经部分覆盖了。

接受的答案中的dtype of df["D"] = np.nan是dtype=numpy.float64。

有没有一种方法可以在每个单元格中初始化一个空列表？

尝试df["D"] = [[]] * len(df)，但所有值都指向同一对象，将一个值设置为一个值会将它们全部设置。

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [2,3,4]})
df

   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4


df["D"] = [[]] * len(df)
df
   A  B   D
0  1  2  []
1  2  3  []
2  3  4  []


df['D'][1].append(['a','b','c','d'])
df
   A  B               D
0  1  2  [[a, b, c, d]]
1  2  3  [[a, b, c, d]]
2  3  4  [[a, b, c, d]]

想要

   A  B               D
0  1  2  []
1  2  3  [[a, b, c, d]]
2  3  4  []

Answer 1

使用

df["D"] = [[] for _ in range(len(df))]

代替

df["D"] = [[]] * len(df) 

这样，您将为每行创建一个不同的[]。

---

基本上[[] for _ in range(len(df))]是list comprehension.，它为[]中的每个值创建一个range(len(df))。

此代码与

具有相同的功能

l = []
for _ in range(len(df)):
    l.append([])

但是更快，更简单，编写起来更加可读。

如果您想进一步了解列表理解，建议使用the answers for this question。

如果您想进一步了解为什么在执行[[]] * len(df)时会发生这种行为，建议您使用the answers for this question

Answer 2

创建列时，您是否只能传递列表列表？然后将列表值分配给一个临时变量，然后使用loc

将该列表分配给数据框中的一个字段

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
df['col A'] = [1,12,312,352]
df['col B'] = [[],[],[],[]]

ser = [1,4,5,6]
df.loc[2,'col B'] = ser
df

输出：

这有帮助吗？这是您要找的吗？