如何将元素附加到 DataFrame 内的列表中？答案

【问题标题】：How to append an element to a List inside a DataFrame?如何将元素附加到 DataFrame 内的列表中？
【发布时间】：2017-11-02 04:13:19
【问题描述】：

假设我有一个列表的 DataFrame，

 my_df = pd.DataFrame({'my_list':[[45,12,23],[20,46,78],[45,30,45]]})

产生以下结果：

         my_list
0  [45, 12, 23]
1  [20, 46, 78]
2  [45, 30, 45]

如何为每一行添加一个元素，比如 99，到 my_list ？

预期结果：

         my_list
0  [45, 12, 23, 99]
1  [20, 46, 78, 99]
2  [45, 30, 45, 99]

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

In [90]: my_df['my_list'] += [99]

In [91]: my_df
Out[91]:
            my_list
0  [45, 12, 23, 99]
1  [20, 46, 78, 99]
2  [45, 30, 45, 99]

【讨论】：

太容易了。谢谢！！我在尝试使用 List 的附加功能找到解决方案时迷失了方向。
@GF，很高兴我能帮上忙 :)

【解决方案2】：

听起来非常无聊，但只是直接迭代值 - 这样您可以调用 append 并避免与 += 发生任何重新绑定，从而显着加快速度。

for val in my_df.my_list:
    val.append(99)

演示

>>> import timeit
>>> setup = '''
import pandas as pd; import numpy as np
df = pd.DataFrame({'my_list': np.random.randint(0, 100, (500, 500)).tolist()})
'''

>>> min(timeit.Timer('for val in df.my_list: val.append(90)', 
                     setup=setup).repeat(10, 1000))
0.05669815401779488

>>> min(timeit.Timer('df.my_list += [90]', 
                     setup=setup).repeat(10, 1000))
2.7741127769695595

当然，如果速度（或者即使不是速度）对您很重要，您应该质疑您是否真的需要在 DataFrame 中包含列表。考虑使用 NumPy 数组，直到您需要 Pandas 实用程序并执行类似

的操作

np.c_[arr, np.full(arr.shape[0], 90)]

或者至少将 DataFrame 中的列表拆分为单独的列并分配一个新列。

【讨论】：

@GF 没问题，请参阅我的编辑以获取更多信息。
如果要附加的值来自另一列，你会怎么做？例如 df['to_add'] = 99.
@GF 是的，就是这样。但同样，如果您有不需要 Pandas 功能的数字数据，请使用 NumPy 数组，直到需要 Pandas 功能为止。