Python 将常量numpy数组值指定给dataframe列

我想将常量numpy数组值分配给dataframe列

以下是我尝试过的：

import pandas as pd
import numpy as np

my_df = pd.DataFrame({'col_1': [1,2,3], 'col_2': [4,5,6]})
my_df['new'] = np.array([]) # did not work
my_df['new'] = np.array([])*len(df) # did not work

以下是有效的方法：

my_df['new'] = my_df['new'].apply(lambda x: np.array([]))

我很好奇为什么它适用于简单标量，但不适用于numpy数组。是否有更简单的方法分配numpy数组值？

您的“新”列将包含数组，因此它必须是对象类型列

初始化它的最简单方法是：

my_df = pd.DataFrame({'col_1': [1,2,3], 'col_2': [4,5,6]})
my_df['new']=None

然后，您可以根据需要填充它。例如：

for index,(a,b,_)  in my_df.iterrows():
    my_df.loc[index,'new']=np.arange(a,b)
#     
#    col_1  col_2        new
# 0      1      4  [1, 2, 3]
# 1      2      5  [2, 3, 4]
# 2      3      6  [3, 4, 5]    

---

对于类似于列表的值，它希望设置为列序列，因此期望长度相等

apply

方法类似于为每行设置forloop。您希望数据帧列包含一组空的

numpy.ndarray

对象？@juanpa.arrivillaga correct。它就像一个占位符，我稍后会连接到它。从很多角度来看，这是非常低效的。听起来你根本不应该使用

pandas

/

numpy

。@user1700890也许你应该打开一个单独的问题，描述你实际试图解决的问题是什么，到目前为止你做了什么，并给出一些示例数据。