Python 将NumPy数组与数据帧连接（联接）

我有一个有10行5列的熊猫数据框和一个由零组成的numpy矩阵

np.zeros（（10,3））

我想将numpy矩阵连接到pandas数据帧，但我想在将numpy数组连接到pandas数据帧之前删除pandas数据帧中的最后一列

因此，我将得到一个由10行和5-1+3=7列组成的矩阵

我想我可以用

new_dataframe = pd.concat([
    original_dataframe,
    pd.DataFrame(np.zeros((10, 3)), dtype=np.int)
], axis=1, ignore_index=True)

其中，

original_dataframe

有10行5列

在连接numpy数组之前，如何从

original\u dataframe

中删除最后一列？如何确保保留所有数据类型？

设置

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (3, 3)), columns=list('ABC'))
df

   A  B  C
0  5  0  3
1  3  7  9
2  3  5  2

---

np.列\u堆栈

/

堆栈（轴=1）

/

hstack

有用（且性能良好），但不保留

df

中的列名。如果确实要将最后一列切掉，请使用

iloc

并将其切掉：

pd.DataFrame(pd.np.column_stack([
    df.iloc[:, :-1], np.zeros((df.shape[0], 3), dtype=int)]))

   0  1  2  3  4
0  5  0  0  0  0
1  3  7  0  0  0
2  3  5  0  0  0

---

pd.concat

您需要将数组转换为数据帧

df2 = pd.DataFrame(np.zeros((df.shape[0], 3), dtype=int), columns=list('DEF'))
pd.concat([df, df2], axis=1)
 
   A  B  C  D  E  F
0  5  0  3  0  0  0
1  3  7  9  0  0  0
2  3  5  2  0  0  0

---

DataFrame.assign

如果只是添加常量值，则可以使用

赋值
：

df.assign(**dict.fromkeys(list('DEF'), 0))

   A  B  C  D  E  F
0  5  0  3  0  0  0
1  3  7  9  0  0  0
2  3  5  2  0  0  0

您可以将原始DF<代码> NexDATAFRARAM= P.CONTAT（[原语AldAdFrRAM.I[：：：1），P.DataFrame（NP.0（（10, 3）），dType＝NP.INT）]，轴= 1，IGONEORQUEST = TRUE）< /代码>无论如何，数据类型不是保留的吗？<代码> IX < /代码>现在被弃用，所以请考虑使用<代码> ILOC < /COD>或<代码> LOC 。见下文。@Jamgreen，友好的ping。你可能已经从这个问题中走了出来，但是如果你相信答案会解决这个问题，请你考虑一下它是否被接受了？谢谢
df.assign(**dict.fromkeys(list('DEF'), 0))

   A  B  C  D  E  F
0  5  0  3  0  0  0
1  3  7  9  0  0  0
2  3  5  2  0  0  0