Python 在现有列的基础上添加新列-“；值的长度与索引的长度不匹配；

我有一个现有的Pandas数据框架，如下所示：

我想在dataframe中创建一个新列，其中包含一个字典，该字典的字数/字数源自包含文本体的现有列

我通过以下转换在数据帧的一行上实现了这一点：

from collections import Counter
obama['word_count'] = [dict(Counter(" ".join(obama['text']).split(" ")).items())]

创建包含所需字典的新列

虽然这起作用，但它给出了以下警告：

C:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel\__main__.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  from ipykernel import kernelapp as app

当我对整个数据帧使用上述相同的转换时：

people['word_count'] = [dict(Counter(" ".join(people['text']).split(" ")).items())]

它失败，并显示错误消息：

ValueError: Length of values does not match length of index

这似乎是索引不匹配的问题。“文本”值均未丢失，因此不会以这种方式失去同步

我去了熊猫警告中的动物园，无法理解它的意思

我也做过谷歌搜索，但我觉得搜索结果不适用于我的问题

要使此添加列过程正常工作，需要做什么？

至少有两种方法：

• 将列表理解与以下内容结合使用：

  people['word\u count']=\
  [dict（Counter（i[1]['text'].split（“”）.items（））for i in people.iterrows（）]

• 使用数据帧的

  apply

  方法，类似于：

  people['word\u count']=people.apply(
  lambda x:dict（计数器（x['test'].split（“”）.items（）），轴=1）

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（第二种方法似乎要快一点，但在OP数据帧上似乎也不起作用；一些细节在评论中）

是的，谢谢你。然而，我试图在不使用apply（）的情况下直接执行。显然，在大型数据集上，apply（）比直接执行要慢得多。请看另一个实际应用生成的

I也倾向于不使用apply，但它可以很方便（为了可读性或例如在使用某些函数时）。无论如何，在我的测试中（在Python3.4/0.17上），以下语句
df['word count']=df.apply（lambda x:dict（Counter（x['test'].split（“”）.items（）），axis=1）
使用单词计数创建一个新列（不确定为什么在文本中使用连接和拆分）。您还可以使用列表理解来避免应用，例如
df['word count']=[dict（计数器（i[1]['text'].split（“”）.items（））for i in df.iterrows（）]
您是对的，不需要加入。我现在看到计数器可以很好地处理拆分的单词，而不需要逗号来分隔它们。列表理解非常有效。应用静态输出
你能把这两种方法都添加到原始答案中吗？我会标记为答案。谢谢你的帮助！