Python 向数据帧添加标签列

我有一个数据框，在那里我得到股票数据（OHLC）和日期作为指数。但是，这里没有显示股票代码名称。 因此，数据如下所示：

                open      high       low     close     volume
date                                                         
2013-10-11   63.7003   64.5963   63.4609   64.4619   66934938
2013-10-14   64.0718   65.0855   64.0090   64.8841   65474542
2013-10-15   65.0757   65.6637   64.8161   65.2294   80018603
2013-10-16   65.5054   65.7330   65.3014   65.5478   62775013
2013-10-17   65.3995   66.0273   65.3602   65.9907   63398335
2013-10-18   66.1856   66.6133   66.1490   66.5649   72635570

我有一个股票代码符号列表，我正在运行for循环以获得相同的代码，然后使用concat/append最终获得数据。但是，我想在这里添加股票代码符号。我怎么做

以下是最终输出：

                open      high       low     close     volume   ticker
date                                                         
2013-10-11   63.7003   64.5963   63.4609   64.4619   66934938   AAPL
2013-10-14   64.0718   65.0855   64.0090   64.8841   65474542   AAPL
2013-10-15   65.0757   65.6637   64.8161   65.2294   80018603   AAPL
2013-10-16   65.5054   65.7330   65.3014   65.5478   62775013   AAPL
2013-10-17   65.3995   66.0273   65.3602   65.9907   63398335   AAPL
.................
.................
.................
.................
2013-10-11  153.0422  154.3197  152.9154  154.2654  104967037   SPY
2013-10-14  153.3140  155.0083  153.1962  154.8815  111901876   SPY
2013-10-15  154.4919  155.0718  153.5496  153.7580  153958055   SPY
2013-10-16  154.6822  155.9869  154.6051  155.9053  161058684   SPY
2013-10-17  155.2711  157.0379  155.2439  156.9473  129004482   SPY

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注：我正在使用iexfinance库获取历史价格。

我不熟悉

iexfinance

库。但是假设您有一个神奇的函数

get\u data\u from\u ticker

，顾名思义，该函数可以作为

pd.DataFrame

对象获取给定ticker输入的数据

给定一个列表

tickers

，您当前的流程可能如下所示：

dfs = []
for ticker in tickers:
    data = get_data_from_ticker(ticker)
    dfs.append(data)
df = pd.concat(dfs)

如果您的数据帧中没有存储股票代码信息，那么这并不是特别有用。因此，您可以使用添加相应的系列：

dfs = []
for ticker in tickers:
    data = get_data_from_ticker(ticker)
    dfs.append(data.assign(ticker=ticker))
df = pd.concat(dfs)

最后，通过使用列表理解，您可以使这更有效：

dfs = [get_data_from_ticker(ticker).assign(ticker=ticker) for ticker in tickers]

df = pd.concat(dfs)

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您也可以考虑使用生成器表达式而不是列表理解，将迭代传递给 Pd.CONTAG/COD>。在开始进行任何进一步的处理之前，这应该会将脚本的内存占用减少大约2倍。谢谢@jpp，它非常有用。当我标记一些数据帧中不存在的值时，我总是遇到问题。我认为“分配”是一个很好的选择。