Listeden veri çerçevesine sütun ekle

Bunun gibi bazı sütunlara sahip bir veri çerçevem ​​var:

A   B   C  
0   
4
5
6
7
7
6
5

A değerleri mümkün aralık sadece 0 ile 7 arasında olan .

Ayrıca, bunun gibi 8 öğeden oluşan bir listem var:

List=[2,5,6,8,12,16,26,32]  //There are only 8 elements in this list

A sütunundaki eleman ise n , ben eklemek gerekir n , yeni bir sütunda Listesi'nden inci elemanı 'D' derler.

Tüm veri çerçevesi üzerinde döngü oluşturmadan bunu tek seferde nasıl yapabilirim?

Elde edilen veri çerçevesi şöyle görünecektir:

A   B   C   D
0           2
4           12
5           16
6           26
7           32
7           32
6           26
5           16

Not: Veri çerçevesi çok büyüktür ve yineleme son seçenektir. Ancak, gerekirse dict gibi başka herhangi bir veri yapısındaki 'Liste'deki öğeleri de düzenleyebilirim.

IIUC, eğer (ne yazık ki adını) Listbir ndarrayyaparsanız, doğal olarak indeksleyebilirsiniz.

>>> import numpy as np
>>> m = np.arange(16)*10
>>> m[df.A]
array([  0,  40,  50,  60, 150, 150, 140, 130])
>>> df["D"] = m[df.A]
>>> df
    A   B   C    D
0   0 NaN NaN    0
1   4 NaN NaN   40
2   5 NaN NaN   50
3   6 NaN NaN   60
4  15 NaN NaN  150
5  15 NaN NaN  150
6  14 NaN NaN  140
7  13 NaN NaN  130

Burada yeni bir tane inşa ettim m, ancak kullanırsanız m = np.asarray(List), aynı şey çalışmalı: içindeki değerler df.A, uygun unsurları seçecektir m.

Eski bir sürümünü numpykullanıyorsanız m[df.A.values]bunun yerine kullanmanız gerekebileceğini unutmayın - geçmişte numpybaşkalarıyla iyi oynamadı ve bazı yeniden düzenleme pandasbazı baş ağrısına neden oldu. Artık işler gelişti.

Listeyi doğrudan atamanız yeterlidir:

df['new_col'] = mylist

Alternatif
Listeyi bir dizi veya diziye dönüştürün ve ardından şunları atayın:

se = pd.Series(mylist)
df['new_col'] = se.values

veya

df['new_col'] = np.array(mylist)

@ Sparrow'dan harika olanı iyileştiren bir çözüm.

Let df sizin veri kümesi olmak, ve myList sen dataframe eklemek istediğiniz değerleri listesiyle.

Yeni sütununuzu basitçe new_column olarak adlandırmak istediğinizi varsayalım

Önce listeyi bir Seri haline getirin:

column_values = pd.Series(mylist)

Sonra kullanmak insert sütun eklemek işlevini. Bu işlevin, sütunu hangi konuma yerleştirmek istediğinizi seçmenize izin verme avantajı vardır. Aşağıdaki örnekte, yeni sütunu soldan ilk konuma yerleştireceğiz (loc = 0 ayarlayarak)

df.insert(loc=0, column='new_column', value=column_values)

Öncelikle sahip olduğunuz veri çerçevesini oluşturalım, B ve C sütunlarını ilgisiz oldukları için göz ardı edeceğim.

df = pd.DataFrame({'A': [0, 4, 5, 6, 7, 7, 6,5]})

Ve arzu ettiğiniz haritalama:

mapping = dict(enumerate([2,5,6,8,12,16,26,32]))

df['D'] = df['A'].map(mapping)

Bitti!

print df

Çıktı:

   A   D
0  0   2
1  4  12
2  5  16
3  6  26
4  7  32
5  7  32
6  6  26
7  5  16

Eski soru; ama her zaman en hızlı kodu kullanmaya çalışırım!

69 milyon uint64 içeren büyük bir listem vardı. np.array () benim için en hızlıydı.

df['hashes'] = hashes
Time spent: 17.034842014312744

df['hashes'] = pd.Series(hashes).values
Time spent: 17.141014337539673

df['key'] = np.array(hashes)
Time spent: 10.724546194076538