将列添加到包含其他列值列表的 pandas DataFrame

Posted 2023-02-23

【中文标题】将列添加到包含其他列值列表的 pandas DataFrame

【英文标题】：Adding column to pandas DataFrame containing list of other columns' values

【发布时间】：2015-04-25 06:24:52

【问题描述】：

我有一个需要添加一列的 DataFrame。该列需要是两个值的列表：

当前表：

    lat  long  other_value
0   50   50    x
1   60   50    y
2   70   50    z
3   80   50    a

需要的表格：

    lat  long  other_value  new_column
0   50   50    x            [50, 50]
1   60   50    y            [60, 50]
2   70   50    z            [70, 50]
3   80   50    a            [80, 50]

我知道这非常简单，但文档似乎没有涵盖这一点（至少显然没有）。

【参考方案1】：

一种方法是使用tolist():

>>> df['new_column'] = df[['lat', 'long']].values.tolist()
>>> df
   lat  long other_value new_column
0   50    50           x   [50, 50]
1   60    50           y   [60, 50]
2   70    50           z   [70, 50]
3   80    50           a   [80, 50]

不过，总的来说，我会非常谨慎地在 DataFrame 中使用列表，因为它们更难以在列中进行操作，而且您无法获得整数/浮点数带来的许多性能优势。

【讨论】：

我想知道数据框中的列表。有关为什么您无法检查 df 中的位置是否为空列表的任何信息？

我更新了我的问题以包含一个额外的列。这就是 .values 不起作用的原因。也就是说，除非我可以说 .values 并指定要使用的列。你认为我可以这样做吗？

@LiamFoley：我不敢说实话。我希望 Pandas 开发人员从来没有真正考虑过 df 值的列表（或其他 Python 数据结构），因此它们并不真正受到支持。也许这将在未来的版本中改变。与此同时，一些str 方法可以在列表中正常工作，例如df['new_column'].str.len() == 0 将检查列表是否为空。

另外，如果您需要单独访问列，我相信列表会转换为 numpy 数组对象。 （虽然不是 100% 确定）

【参考方案2】：

你可以使用 zip

df['new_column'] = list(zip(df.lat, df.long))