从列表中添加数据框中的列

Question

我有一些像这样的数据框：

A   B   C  
0   
4
5
6
7
7
6
5

A中值 的 可能范围仅为0到7 。

另外，我有一个8个元素的列表，如下所示：

List=[2,5,6,8,12,16,26,32]  //There are only 8 elements in this list

如果A列中的元素是 n ，我需要将List中的第 n 个元素插入新列，例如’D’。

如何一口气做到这一点而又不遍历整个数据框？

产生的数据框如下所示：

A   B   C   D
0           2
4           12
5           16
6           26
7           32
7           32
6           26
5           16

注意：数据框很大，迭代是最后一个选项。但是如果需要的话，我也可以将其他数据结构（如dict）排列在“ List”中的元素上。

Answer 1

IIUC，如果将您（不幸的是命名为）List制成ndarray，则可以简单地自然地对其进行索引。

>>> import numpy as np
>>> m = np.arange(16)*10
>>> m[df.A]
array([  0,  40,  50,  60, 150, 150, 140, 130])
>>> df["D"] = m[df.A]
>>> df
    A   B   C    D
0   0 NaN NaN    0
1   4 NaN NaN   40
2   5 NaN NaN   50
3   6 NaN NaN   60
4  15 NaN NaN  150
5  15 NaN NaN  150
6  14 NaN NaN  140
7  13 NaN NaN  130

在这里，我建立了一个新的m，但是如果您使用的话m = np.asarray(List)，同样的事情也应该起作用：in中的值df.A将挑选出适当的元素m。

请注意，如果您使用的是旧版本的numpy，则可能不得不改用-m[df.A.values]过去，numpy与他人的配合不佳，并且进行某些重构会pandas引起一些麻烦。现在情况有所改善。