类似于这个问题 How to add an empty column to a dataframe? ,我很想知道将一列空列表添加到 DataFrame 的最佳方法。
我要做的基本上是初始化一列,并在遍历行以处理其中一些行时,然后在这个新列中添加一个填充列表以替换初始化值。
例如,如果下面是我的初始DataFrame:
df = pd.DataFrame(d = {'a': [1,2,3], 'b': [5,6,7]}) # Sample DataFrame
>>> df
a b
0 1 5
1 2 6
2 3 7
然后我想最终得到这样的结果,其中每一行都被单独处理(显示示例结果):
>>> df
a b c
0 1 5 [5, 6]
1 2 6 [9, 0]
2 3 7 [1, 2, 3]
当然,如果我尝试像使用任何其他常量一样初始化 df['e'] = [],它认为我正在尝试添加长度为 0 的项目序列,因此失败。
如果我尝试将新列初始化为 None 或 NaN,则在尝试将列表分配给位置时会遇到以下问题。
df['d'] = None
>>> df
a b d
0 1 5 None
1 2 6 None
2 3 7 None
问题 1(如果我能让这种方法发挥作用,那将是完美的!也许我缺少一些微不足道的东西):
>>> df.loc[0,'d'] = [1,3]
...
ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable
问题 2(此问题有效,但并非没有警告,因为不能保证按预期工作):
>>> df['d'][0] = [1,3]
C:\Python27\Scripts\ipython:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
因此,我使用空列表进行初始化并根据需要扩展它们。我可以想到几种方法来初始化这种方式,但有没有更直接的方法?
方法一:
df['empty_lists1'] = [list() for x in range(len(df.index))]
>>> df
a b empty_lists1
0 1 5 []
1 2 6 []
2 3 7 []
方法二:
df['empty_lists2'] = df.apply(lambda x: [], axis=1)
>>> df
a b empty_lists1 empty_lists2
0 1 5 [] []
1 2 6 [] []
2 3 7 [] []
问题摘要:
是否有任何可以在问题 1 中解决的细微语法更改可以允许将列表分配给 None/NaN 初始化字段?
如果不是,那么用空列表初始化新列的最佳方法是什么?
最佳答案
另一种方法是使用 np.empty :
df['empty_list'] = np.empty((len(df), 0)).tolist()
您也可以在尝试查找 df 的 len 时在“方法 1”中取消 .index。
df['empty_list'] = [[] for _ in range(len(df))]
原来,np.empty 更快...
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame(pd.np.random.rand(1000000, 5))
In [3]: timeit df['empty1'] = pd.np.empty((len(df), 0)).tolist()
10 loops, best of 3: 127 ms per loop
In [4]: timeit df['empty2'] = [[] for _ in range(len(df))]
10 loops, best of 3: 193 ms per loop
In [5]: timeit df['empty3'] = df.apply(lambda x: [], axis=1)
1 loops, best of 3: 5.89 s per loop
关于python - 将一列空列表添加到 DataFrame,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31466769/
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