将常量列表添加到 pandas 列答案

【问题标题】：Add constant list to pandas column将常量列表添加到 pandas 列
【发布时间】：2020-11-26 04:13:21
【问题描述】：

假设我有一个 df：

df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})

我只想添加一个带有常量列表的新列c（例如：[7,8,9,10]）。

当我尝试时：

df['c']=[7,8,9,10]

我明白了：

ValueError: Length of values does not match length of index

我也尝试与loc、at、ix 一起玩 - 但无法弄清楚。

我发现一个丑陋的解决方法是：

df['c'] = df['b'].apply(lambda x: [7,8,9,10])

但必须有更优雅的方式来做到这一点。

【问题讨论】：

这很困难是有原因的。为什么需要在 DataFrame 的每一行中存储一个列表，更不用说具有相同确切信息的列表？

标签： python pandas list

【解决方案1】：

更简单的方法是：

df['c'] =  [[7,8,9,10]]*len(df)

结果：

   a  b              c
0  1  4  [7, 8, 9, 10]
1  2  5  [7, 8, 9, 10]
2  3  6  [7, 8, 9, 10]

更新：

为避免每行中列表的浅拷贝问题（如@YOBEN_S 所述），请使用：

df['c'] = df.apply(lambda x: [7,8,9,10], axis = 1)

现在可以通过调用仅更改第一行的c 列中的第一个元素：

df.loc[0,'c'][0]='test'

   a  b                 c
0  1  4  [test, 8, 9, 10]
1  2  5     [7, 8, 9, 10]
2  3  6     [7, 8, 9, 10]

【讨论】：

这是不安全的。
在这种情况下不安全意味着什么？顺便说一句，我试图找到替代解决方案但失败了。 @YOBEN_S 你有更合适的答案吗？
试试 df.loc[0,'c'][0]='test'，你会改变所有行~
是的，好像有浅拷贝的问题。为避免它可以使用df['c'] = df.apply(lambda x: [7,8,9,10], axis = 1)。但是有比lambda更好的方法吗？
我会做for循环

【解决方案2】：

这会将常量列表添加到 df

#df['c']=pd.Series([[7,8,9,10]]*len(df))
df=df.assign(c=pd.Series([[7,8,9,10]]*len(df)))



  a  b              c
0  1  4  [7, 8, 9, 10]
1  2  5  [7, 8, 9, 10]
2  3  6  [7, 8, 9, 10]

这将使用其索引将列添加到 df

df['c']=pd.Series([7,8,9,10])
   a  b  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

【讨论】：