Question

给出一个熊猫数据框：

fruit_prices = [('apple', 5.99),
           ('orange', 4.99),
           ('pear', 6.99)]
labels = ['fruit', 'price']
fruit_prices = pd.DataFrame.from_records(datasets, columns=labels)

fruit_prices 
fruit    price    
apple    5.99     
orange   4.99     
apple    6.99

我想添加一个新列，例如仅包含两个值，但是以一种方式，这些唯一值中的每个都会在原始数据帧中的每个现有行中出现。

day = ['wednesday', 'wednesday', 'thursday']

预期输出：

fruit    price    day
apple    5.99     wednesday 
apple    5.99     thursday
orange   4.99     wednesday 
orange   4.99     thursday
apple    6.99     wednesday 
apple    6.99     thursday

我认为也许只有从新列/系列中获得唯一值后，我才能使用itertools：

from itertools import cycle
dates = cycle(['wednesday','thursday'])

但是我不确定如何将其分配回数据框（以允许复制现有行的方式），或者这是否可行。我还考虑过从该系列创建一个单列数据框并将其合并，但这似乎是circuit回的，而且我也不知道如何去做。

Answer 1

我相信您需要cross join：

day = ['wednesday', 'thursday']

df = fruit_prices.assign(A=1).merge(pd.DataFrame({'day':day,'A':1}), on='A', how='outer')
print (df)
    fruit  price  A        day
0   apple   5.99  1  wednesday
1   apple   5.99  1   thursday
2  orange   4.99  1  wednesday
3  orange   4.99  1   thursday
4    pear   6.99  1  wednesday
5    pear   6.99  1   thursday

Answer 2

使用itertools.cycle：

day = ['wednesday', 'wednesday', 'thursday']
#list(set(day) 
#['wednesday', 'thursday']

from itertools import cycle, islice
df_new=pd.concat([df,df[::-1]],ignore_index=True)
df_new['day']=list(islice(cycle(list(set(day) )), len(df_new)))
print(df_new)

    fruit  price        day
0   apple   5.99  wednesday
1  orange   4.99   thursday
2   apple   6.99  wednesday
3   apple   6.99   thursday
4  orange   4.99  wednesday
5   apple   5.99   thursday

有没有一种方法可以将新列添加到pandas数据框，并将新列的每个唯一值附加到数据框的每个现有行？

2 个答案: