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在Python pandas中向现有DataFrame添加新列

我有以下索引的DataFrame与命名列和行不连续数字:

          a         b         c         d
2  0.671399  0.101208 -0.181532  0.241273
3  0.446172 -0.243316  0.051767  1.577318
5  0.614758  0.075793 -0.451460 -0.012493
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我想'e'在现有数据框中添加一个新列,并且不希望更改数据框中的任何内容(即,新列始终与DataFrame具有相同的长度).

0   -0.335485
1   -1.166658
2   -0.385571
dtype: float64
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我尝试了不同的版本join,append,merge,但我没有得到我想要的结果,只在最错误.如何e在上面的示例中添加列?

python dataframe pandas chained-assignment

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将numpy矩阵初始化为零或一个以外的值

我有以下代码:

r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9))
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它创建一个用零填充的宽x高x 9矩阵.相反,我想知道是否有一种功能或方法来初始化它们而不是NaN.

有没有?无需诉诸手动循环等?

谢谢

python numpy

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在`x = xy()`之后,为什么`x`变成了`None`而不是被修改(可能导致“AttributeError:'NoneType'对象没有属性”)?

如果您的问题作为此问题的重复项而被关闭,那是因为您有一些通用形式的代码

x = X()
# later...
x = x.y()
# or:
x.y().z()
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其中X是某种类型,它提供了y旨在z变异修改)对象(X类型的实例)的方法。这可以适用于:

  • 可变的内置类型,例如listdictsetbytearray
  • 标准库(尤其是 Tkinter 小部件)或第三方库提供的类。

这种形式的代码很常见,但并不总是错误的。问题的明显迹象是:

  • x.y().z()一样,会引发异常AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'z'

  • 有了x = x.y(),x就变成None, 而不是被修改的对象。这可能会被后来的错误结果发现,或者被像上面这样的异常(x.z()稍后尝试时)发现。

Stack Overflow 上有大量关于这个问题的现有问题,所有这些问题实际上都是同一个问题。之前甚至有多次尝试在特定上下文中涵盖同一问题的规范。然而,理解问题并不需要上下文,因此这里尝试一般性地回答:

代码有什么问题吗?为什么这些方法会这样,我们如何解决这个问题?


另请注意,当尝试使用 alambda或列表理解)来产生副作用时,会出现类似的问题。

同样明显的问题可能是由因其他原因返回的方法引起的None …

python attributeerror command-query-separation nonetype

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