Python 有没有一种简单的方法可以在数据帧上广播许多新的栏目？

我有一组

.png

图像，以及一个

df_-train

数据框，它有两列，图像文件的名称

id_-code

和图像的

diagnosis

。（

df_列车

有

m

行和

2列）

我想创建一个新的数据框
df\u train\u new
，它维护
m
行，但添加
n
新列。
n
中的每个新列都将保存该图像的一个像素值。（
df\u train\u new
具有
m
行和
（2+n）
列）

我已经通过
PIL
编写了简单的代码来获取绿色通道的像素值，对它们进行矢量化（因此它们是n行1列），并尝试创建一个for循环（在每个图像上循环），以将这些新列添加到新的数据帧中

df_train=pd.read_csv（“../train.csv”）
img_dims=6869376#每个图像的像素数
例如，在范围内（len（df#u train））：#迭代每个图像
img=Image.open（“../input/train_images/”+str（df_train.iloc[示例，0]）+“.png”）#用PIL打开图像
img_green_data=np.asarray（list（img.getdata（））[：，1]。重塑（img_dims，-1）。T#为每个图像创建（16869376）向量
df_train.loc[示例，2:]=img_green#现在尝试将这些列添加到数据框中！***不起作用

我得到这个错误：

ValueError：使用ndarray设置时，必须具有相等的len键和值

我明白这一定不是正确的方法，但我已经尝试了一些方法，觉得一定有一种更简单的方法来做这类事情
 >P>而不是更新现有的数据帧，考虑通过从像素矩阵列表中垂直堆叠来建立一个NUMPY矩阵。然后，用浇铸矩阵连接原始数据帧。以下是未经测试的调整

df_train = pd.read_csv('../train.csv')

img_dims = 6869376 # number of pixels per image

mat_list = []
# iterate over every image
for id_code in df_train['id_code']):
    # open image with PIL
    img = Image.open("../input/train_images/" + str(id_code) + ".png")
    # create (1, 6869376) vector for every image
    img_green_data = (np.asarray(list(img.getdata()))[:,1]
                        .reshape(img_dims,-1)
                        .transpose()
                     )
    # APPEND TO LIST
    mat_list.append(img_green_data)

final_df = pd.concat([df_train,
                      pd.DataFrame(np.vstack(mat_list))],
                     axis = 'columns')

<> P>而不是更新现有的数据帧，考虑通过从像素矩阵列表中垂直堆叠来建立一个NUMPY矩阵。然后，用浇铸矩阵连接原始数据帧。以下是未经测试的调整

df_train = pd.read_csv('../train.csv')

img_dims = 6869376 # number of pixels per image

mat_list = []
# iterate over every image
for id_code in df_train['id_code']):
    # open image with PIL
    img = Image.open("../input/train_images/" + str(id_code) + ".png")
    # create (1, 6869376) vector for every image
    img_green_data = (np.asarray(list(img.getdata()))[:,1]
                        .reshape(img_dims,-1)
                        .transpose()
                     )
    # APPEND TO LIST
    mat_list.append(img_green_data)

final_df = pd.concat([df_train,
                      pd.DataFrame(np.vstack(mat_list))],
                     axis = 'columns')

您说
img_green_data
的维度是（16869376）（尽管您可能需要检查）。
df\u-train[示例]
的维度是什么？df\u-train维度是（1,2）您说
img\u-green\u数据的维度是（16869376）（尽管您可能需要检查）。
df\U系列的尺寸是多少[示例]
？df\U系列的尺寸是（1,2）