Thêm cột trong khung dữ liệu từ danh sách

Tôi có một khung dữ liệu với một số cột như sau:

A   B   C  
0   
4
5
6
7
7
6
5

Các phạm vi có thể của giá trị trong A là chỉ 0-7 .

Ngoài ra, tôi có một danh sách gồm 8 yếu tố như sau:

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

Nếu phần tử trong cột A là n , tôi cần chèn phần tử thứ n từ Danh sách vào một cột mới, nói 'D'.

Làm cách nào tôi có thể thực hiện việc này trong một lần mà không lặp lại toàn bộ khung dữ liệu?

Khung dữ liệu kết quả sẽ giống như sau:

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

Lưu ý: Khung dữ liệu rất lớn và lặp lại là tùy chọn cuối cùng. Nhưng tôi cũng có thể sắp xếp các phần tử trong 'Danh sách' trong bất kỳ cấu trúc dữ liệu nào khác như dict nếu cần.

IIUC, nếu bạn biến (không may được đặt tên) Listthành một ndarray, bạn có thể chỉ mục vào nó một cách tự nhiên.

>>> 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

Ở đây tôi đã tạo một cái mới m, nhưng nếu bạn sử dụng m = np.asarray(List), điều tương tự sẽ hoạt động: các giá trị trong df.Asẽ chọn ra các phần tử thích hợp của m.

Lưu ý rằng nếu bạn đang sử dụng phiên bản cũ của numpy, bạn có thể phải sử dụng m[df.A.values]thay thế - trước đây, numpykhông chơi tốt với những người khác và một số cấu trúc lại pandasgây ra một số đau đầu. Mọi thứ đã được cải thiện bây giờ.

Chỉ cần chỉ định danh sách trực tiếp:

df['new_col'] = mylist

Thay thế
Chuyển đổi danh sách thành một chuỗi hoặc mảng và sau đó gán:

se = pd.Series(mylist)
df['new_col'] = se.values

hoặc là

df['new_col'] = np.array(mylist)

Giải pháp cải tiến từ @sparrow.

Hãy df , hãy tập dữ liệu của bạn, và mylist danh sách với các giá trị bạn muốn thêm vào các dataframe.

Giả sử bạn muốn gọi cột mới của mình đơn giản là new_column

Đầu tiên, hãy tạo danh sách thành một Chuỗi:

column_values = pd.Series(mylist)

Sau đó sử dụng chức năng chèn để thêm cột. Chức năng này có ưu điểm là cho phép bạn chọn vị trí bạn muốn đặt cột. Trong ví dụ sau, chúng tôi sẽ đặt cột mới ở vị trí đầu tiên từ trái sang (bằng cách đặt loc = 0)

df.insert(loc=0, column='new_column', value=column_values)

Đầu tiên, hãy tạo khung dữ liệu mà bạn đã có, tôi sẽ bỏ qua cột B và C vì chúng không liên quan.

df = pd.DataFrame({'A': [0, 4, 5, 6, 7, 7, 6,5]})

Và ánh xạ mà bạn mong muốn:

mapping = dict(enumerate([2,5,6,8,12,16,26,32]))

df['D'] = df['A'].map(mapping)

Làm xong!

print df

Đầu ra:

   A   D
0  0   2
1  4  12
2  5  16
3  6  26
4  7  32
5  7  32
6  6  26
7  5  16

Câu hỏi cũ; nhưng tôi luôn cố gắng sử dụng mã nhanh nhất!

Tôi đã có một danh sách khổng lồ với 69 triệu uint64. np.array () là nhanh nhất đối với tôi.

df['hashes'] = hashes
Time spent: 17.034842014312744

df['hashes'] = pd.Series(hashes).values
Time spent: 17.141014337539673

df['key'] = np.array(hashes)
Time spent: 10.724546194076538