Python Pandas-将特定iloc处的值添加到新的dataframe列中

我有一个包含许多列的大型数据框

对于数据帧中的每一行/索引，我都执行一些操作，读入一些辅助ata，等等，然后获得一个新值。是否有方法将该新值添加到正确行/索引处的新列中

我可以使用.assign添加一个新列，但因为我在行上循环，一次只为一个值生成要添加的数据（生成它非常复杂）。当它生成时，我希望立即将其添加到数据帧中，而不是等到生成整个系列

这不起作用，并给出一个关键错误：

df['new_column_name'].iloc[this_row]=value

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我需要先初始化列还是什么？

如果您有类似的数据帧

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'X': [1.5, 6.777, 2.444, pd.np.NaN], 'Y': [1.111, pd.np.NaN, 8.77, pd.np.NaN], 'Z': [5.0, 2.333, 10, 6.6666]})

代替iloc，您可以将

.loc

与行索引和列名一起使用，如

df.loc[row\u indexer，column\u indexer]=value

df.loc[[0,3],'Z'] = 3

输出：

X Y Z 0 1.500 1.111 3.000 1 6.777 NaN 2.333 2 2.444 8.770 10.000 3 NaN NaN 3.000

   A  B  C
0  1  1  NaN
1  1  2  NaN
2  2  3  100
3  2  4  100

X Y Z 0 1.500 1.111 3.000 1 6.777南2.333 2 2.444 8.770 10.000 3楠楠3.000

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仅使用行号创建和填充新列需要两个步骤。。。 （在这种方法中，不使用iloc）

首先，使用行编号

rowIndex = df.index[someRowNumber]

然后，使用row index和loc函数引用特定行并添加新列/值

df.loc[rowIndex, 'New Column Title'] = "some value"

这两个步骤可以组合成一行，如下所示

df.loc[df.index[someRowNumber], 'New Column Title'] = "some value"

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您可以只使用内置函数DataFrame.at

您可以选择sevral索引上的列表，也可以选择单个索引和列

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df.at[4，'B']=10

如果您想向新列中的某些行添加值，根据数据帧其他单元格中的值，您可以这样做：

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

根据cloumn“a”中的值在新列中添加值：

这将创建列“C”，如果列“A”为2，则将值100相加

输出：

X Y Z 0 1.500 1.111 3.000 1 6.777 NaN 2.333 2 2.444 8.770 10.000 3 NaN NaN 3.000

   A  B  C
0  1  1  NaN
1  1  2  NaN
2  2  3  100
3  2  4  100

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不必首先初始化列。

如果提供要执行的操作、数据帧片段和预期输出，回答起来会容易得多。该操作相当复杂，需要读取和操作各种数据集，最终生成一个数字。我想将该数字添加到现有数据框的正确行中。这对于我遇到的一个问题非常有效。好的解决方案这只起作用，因为数据帧的索引是行号的通用“计数器”。如果您已经命名了行，例如使用时间戳或简单字符串，那么它将不起作用。这个比较长，但是涵盖了这个案子。我使用您提到的步骤在csv中的特定行和列中添加值，但它不在csv中写入。只写入最后一行。你能修改一下这个答案吗？@sheharbano这个问题涉及熊猫数据帧，而不是csv文件。您可以将csv导入pandas数据框，使用上面的说明进行更改，然后写回csv