将多个空列添加到pandas DataFrame

Question

如何将多个空列添加到DataFrame列表中的？

我可以：

    df["B"] = None
    df["C"] = None
    df["D"] = None

但是我不能：

    df[["B", "C", "D"]] = None

KeyError: "['B' 'C' 'D'] not in index"

Answer 1

我concat使用的是DataFrame：

In [23]:
df = pd.DataFrame(columns=['A'])
df

Out[23]:
Empty DataFrame
Columns: [A]
Index: []

In [24]:    
pd.concat([df,pd.DataFrame(columns=list('BCD'))])

Out[24]:
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []

因此，通过传递包含原始df的列表以及包含您要添加的列的新列表，这将返回包含其他列的新df。

警告：请参阅其他答案和/或评论讨论中有关性能的讨论。reindex在性能至关重要的情况下可能更可取。

例：
您可以df.reindex用来添加新列：

In [18]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(5,1)), columns=['A'])

In [19]: df
Out[19]: 
   A
0  4
1  7
2  0
3  7
4  6

In [20]: df.reindex(columns=list('ABCD'))
Out[20]: 
   A   B   C   D
0  4 NaN NaN NaN
1  7 NaN NaN NaN
2  0 NaN NaN NaN
3  7 NaN NaN NaN
4  6 NaN NaN NaN

reindex 将返回一个新的DataFrame，其列按列出的顺序显示：

In [31]: df.reindex(columns=list('DCBA'))
Out[31]: 
    D   C   B  A
0 NaN NaN NaN  4
1 NaN NaN NaN  7
2 NaN NaN NaN  0
3 NaN NaN NaN  7
4 NaN NaN NaN  6

该reindex方法也作为fill_value参数：

In [22]: df.reindex(columns=list('ABCD'), fill_value=0)
Out[22]: 
   A  B  C  D
0  4  0  0  0
1  7  0  0  0
2  0  0  0  0
3  7  0  0  0
4  6  0  0  0