熊猫将对象的空列添加到数据框

Question

如何将空列添加到数据框？

这已经部分覆盖。

该dtype of df["D"] = np.nan在接受的答案是dtype=numpy.float64。

有没有办法在每个单元格中初始化一个空列表？

尝试过，df["D"] = [[]] * len(df)但是所有值都指向同一对象，将一个值设置为一个将全部设置。

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

   A  B
0  1  2
1  2  3
2  3  4


df["D"] = [[]] * len(df)
df
   A  B   D
0  1  2  []
1  2  3  []
2  3  4  []


df['D'][1].append(['a','b','c','d'])
df
   A  B               D
0  1  2  [[a, b, c, d]]
1  2  3  [[a, b, c, d]]
2  3  4  [[a, b, c, d]]

通缉

   A  B               D
0  1  2  []
1  2  3  [[a, b, c, d]]
2  3  4  []

Answer 1

使用

df["D"] = [[] for _ in range(len(df))]

代替

df["D"] = [[]] * len(df) 

这样，您将为[]每一行创建不同的内容。

基本上[[] for _ in range(len(df))]是一个列表理解。它[]为中的每个值创建一个range(len(df))。

此代码具有与以下功能相同的功能

l = []
for _ in range(len(df)):
    l.append([])

但是明显更快，更容易编写，甚至更具可读性。

如果您想进一步了解清单理解，我建议为这个问题给出答案。

如果您想进一步了解执行此操作时为什么会发生这种情况[[]] * len(df)，建议您回答此问题