如何将numpy矩阵添加为pandas数据帧的新列？

Question

我有一个 NxM数据帧和一个NxLnumpy矩阵.我想通过简单地按照它们出现的顺序附加列和行来将矩阵添加到数据框以创建L个新列.我试过merge()和join(),但我最终错误:

assign() keywords must be strings

和

columns overlap but no suffix specified

分别.

有没有办法可以将numpy矩阵添加为数据帧列？

Answer 1

你可以把矩阵划分成datframe并使用concat具有axis=1:

例如,给定一个数据帧df和一个numpy数组mat:

>>> df
   a  b
0  5  5
1  0  7
2  1  0
3  0  4
4  6  4

>>> mat
array([[0.44926098, 0.29567859, 0.60728561],
       [0.32180566, 0.32499134, 0.94950085],
       [0.64958125, 0.00566706, 0.56473627],
       [0.17357589, 0.71053224, 0.17854188],
       [0.38348102, 0.12440952, 0.90359566]])

你可以做:

>>> pd.concat([df, pd.DataFrame(mat)], axis=1)
   a  b         0         1         2
0  5  5  0.449261  0.295679  0.607286
1  0  7  0.321806  0.324991  0.949501
2  1  0  0.649581  0.005667  0.564736
3  0  4  0.173576  0.710532  0.178542
4  6  4  0.383481  0.124410  0.903596

Answer 2

设置

df = pd.DataFrame({'a': [5,0,1,0,6], 'b': [5,7,0,4,4]})
mat = np.random.rand(5,3)

使用join：

df.join(pd.DataFrame(mat))

   a  b         0         1         2
0  5  5  0.884061  0.803747  0.727161
1  0  7  0.464009  0.447346  0.171881
2  1  0  0.353604  0.912781  0.199477
3  0  4  0.466095  0.136218  0.405766
4  6  4  0.764678  0.874614  0.310778

如果有可能重叠列名，只需提供一个后缀：

df = pd.DataFrame({0: [5,0,1,0,6], 1: [5,7,0,4,4]})
mat = np.random.rand(5,3)

df.join(pd.DataFrame(mat), rsuffix='_')

   0  1        0_        1_         2
0  5  5  0.783722  0.976951  0.563798
1  0  7  0.946070  0.391593  0.273339
2  1  0  0.710195  0.827352  0.839212
3  0  4  0.528824  0.625430  0.465386
4  6  4  0.848423  0.467256  0.962953