將相同的列表添加到新列中的pandas DataFrame中的每一行

Question

在pandas DataFrame中， foo例如：

>>> foo
   col1  col2
0     1     0
1     2     0
2     3     1

如果要添加新列，則可以使用相同的值

>>> foo['col3'] = 1
>>> foo
   col1  col2  col3
0     1     0     1
1     2     0     1
2     3     1     1

如果要添加另一個新列，則可以使用特定值

>>> foo['col4'] = ['a', 'b', 'c']
>>> foo
   col1  col2  col3  col4
0     1     0     1     a
1     2     0     1     b
2     3     1     1     c

但我想要做的是將相同的列表添加到每一行作為新列。 就像是

>>> myList = [True, False, False, True]
>>> foo['col5'] = {...something something something...}
>>> foo
   col1  col2  col3  col4                        col5
0     1     0     1     a  [True, False, False, True]
1     2     0     1     b  [True, False, False, True]
2     3     1     1     c  [True, False, False, True]

使用前面的方法會導致ValueError('Length of values does not match length of ' 'index') 。 所以此刻，我的{...something something something...}行是foo['col5'] = [myList] * foo.shape[0] 。 但我想知道，有更好的方法嗎？

Answer 1

使用列表理解。

v = [True, False, False, True]
df['col5'] = [v for _ in range(len(df))]

df
   col1  col2                        col5
0     1     0  [True, False, False, True]
1     2     0  [True, False, False, True]
2     3     1  [True, False, False, True]

---

你可能很想使用它

df['col5'] = [True, False, False, True] * len(df)

但是，每條記錄實際上都引用了相同的列表。 嘗試這個 -

df.loc[0, 'col5'][0] = False
df

   col1  col2                         col5
0     1     0  [False, False, False, True]
1     2     0  [False, False, False, True]
2     3     1  [False, False, False, True]

您會看到更改會反映在所有子列表中。