将 np 数组添加到现有的 pandas 数据框

Question

一段时间以来，我一直在试图找出一个我遇到的问题，但不知何故我找不到解决方案。

我创建了一个已经填充了值的 pandas 数据框，比如说维度 (4,3)

df=
  A    B    C
0 valX valX valX
1 valY valY valY
2 valZ valZ valZ
3 valW valW valW

我现在要做的是追加十列，每列包含一个 numpy 数组，其中填充了 38 个零。

当我第一次将数组转换为字符串然后将其添加到原始 df 时，我的解决方案似乎正在工作。

但是，Pandas 不接受普通的 numpy 数组。 我需要该列的值是一个 numpy 数组，因为稍后我将对它们进行一些 sklearn 计算。

稍后在我的代码中，我将某些列替换为某些字符的一次性编码。其余列用作零填充。

我的代码示例（适用于添加 10 列）：

#create empty array
x = np.zeros(38)
for i in range(0, 10):
    col_name = "char_" + str(i)

    df[col_name] = str(x)

这里的问题是我需要将 x 转换为字符串。如果我将其保留为 numpy 数组，则会引发此错误：

ValueError: Length of values does not match length of index

Answer 1

用途：

x = np.zeros(38)
for i in range(0, 10):
    col_name = "char_" + str(i)

    df[col_name] = pd.Series([x], index=df.index)

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print (type(df.loc[0,'char_9']))
<class 'numpy.ndarray'>