PANDAS-在特定ILOC上添加值，将其添加到新的DataFrame列中

Question

我有一个包含许多列的大数据框架。

对于DataFrame中的每个行/索引，我进行了一些操作，在某些辅助ATA等中阅读并获得新值。有没有办法将新值添加到正确的行/索引的新列中？

我可以使用.ASSIGN添加一个新列，但是当我在行上循环并仅生成一个数据以一次添加一个值的数据（生成它很涉及）。生成时，我想立即将其添加到数据框架中，而不是等到我生成整个系列。

这不起作用并给出关键错误：

df['new_column_name'].iloc[this_row]=value

我需要先初始化列还是其他？

Answer 1

有两个步骤可以创建＆amp;仅使用一个行号填充新列...（在这种方法中

首先，使用行号

获得行索引值

rowIndex = df.index[someRowNumber]

然后，使用行与 loc 函数一起引用特定行并添加新列/值

df.loc[rowIndex, 'New Column Title'] = "some value"

这两个步骤可以组合成一行，如下所示

df.loc[df.index[someRowNumber], 'New Column Title'] = "some value"

Answer 2

如果您有

之类的dataframe

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'X': [1.5, 6.777, 2.444, pd.np.NaN], 'Y': [1.111, pd.np.NaN, 8.77, pd.np.NaN], 'Z': [5.0, 2.333, 10, 6.6666]})

而不是ILOC，您可以将.loc与行索引和列名一起使用，例如df.loc[row_indexer,column_indexer]=value

df.loc[[0,3],'Z'] = 3

输出：

       X Y Z0 1.500 1.111 3.0001 6.777 Nan 2.3332 2.444 8.770 10.0003 Nan Nan 3.000

Answer 3

如果要在新列中的某些行中添加值，具体取决于数据帧的其他单元格中的值，则可以这样做：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={"A":[1,1,2,2], "B":[1,2,3,4]})

根据Cloumn中的值" a：

"中的值添加新列中的值

df.loc[df.A == 2, "C"] = 100

这将创建" c＆quot"列。并将值100添加到其上，如果列" a"是2。

输出：

   A  B  C
0  1  1  NaN
1  1  2  NaN
2  2  3  100
3  2  4  100

不必先初始化列。

Answer 4

您只需使用函数dataframe.at

内置的pandas

您可以在多个索引或单个索引和列

上选择列表

df.at[4, 'B'] = 10