这可能会有所不同
我有数据框
A B C
1 2 4
2 4 6
8 10 12
1 3 5
和一个动态列表（列表的长度可能会有所不同，[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]我希望在每个列表中将C列值与列表值相加，并生成具有附加值的新数据框列，该怎么做？
A B C C_1 C_2 .......................... C_11
1 2 4 5 6 15
2 4 6 7 8 17
8 10 12 11 14
1 3 5 6 7 16
谢谢您的支持
您可以使用dict理解来创建简单的数据框。
dynamic_vals = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
df2 = pd.concat(
[df,pd.DataFrame({f'C_{val}' : [0] for val in dynamic_vals })]
,axis=1).fillna(0)
print(df2)
A B C C_1 C_2 C_3 C_4 C_5 C_6 C_7 C_8 C_9 C_10 C_11
0 1 2 4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 2 4 6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
2 8 10 12 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1 3 5 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
或者您可以assign在@piRSqaured的建议下再次使用
df2 = df.assign(**dict((f'C_{i}', np.nan) for i in dynamic_vals))
A B C C_1 C_2 C_3 C_4 C_5 C_6 C_7 C_8 C_9 C_10 C_11
0 1 2 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 2 4 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 8 10 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 1 3 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
或@piRSquare建议的更好，更简单的解决方案
df.join(pd.DataFrame(np.nan, df.index, dynamic_vals).add_prefix('C_')
A B C C_1 C_2 C_3 C_4 C_5 C_6 C_7 C_8 C_9 C_10 C_11
0 1 2 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 2 4 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 8 10 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 1 3 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
使用df.join带有字典解析。
df.join(pd.DataFrame({f'C_{val}' : df['C'].values + val for val in dynamic_vals }))
A B C C_1 C_2 C_3 C_4 C_5 C_6 C_7 C_8 C_9 C_10 C_11
0 1 2 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 2 4 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
2 8 10 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
3 1 3 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系[email protected] 删除。
我来说两句