Добавить столбец в фрейм данных из списка

У меня есть фрейм данных с такими столбцами:

A   B   C  
0   
4
5
6
7
7
6
5

В Возможный диапазон значений в только от 0 до 7 .

Кроме того, у меня есть список из 8 таких элементов:

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

Если элемент в столбце A равен n , мне нужно вставить n- й элемент из списка в новый столбец, скажем «D».

Как я могу сделать это за один раз, не перебирая весь фрейм данных?

Результирующий фрейм данных будет выглядеть так:

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

Примечание. Фрейм данных огромен, и последним вариантом является итерация. Но я также могу расположить элементы в «Списке» в любой другой структуре данных, например, в dict, если это необходимо.

IIUC, если вы превратите свой (к сожалению, названный) Listв файл ndarray, вы можете просто проиндексировать его естественным образом.

>>> 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

Здесь я построил новый m, но если вы его используете m = np.asarray(List), должно работать то же самое: значения в df.Aбудут выбирать соответствующие элементы m.

Обратите внимание, что если вы используете старую версию numpy, вам, возможно, придется использовать m[df.A.values]вместо нее - в прошлом numpyне очень хорошо работал с другими, и некоторые рефакторинги pandasвызывали некоторые головные боли. Сейчас все стало лучше.

Просто назначьте список напрямую:

df['new_col'] = mylist

Альтернатива
Преобразуйте список в серию или массив, а затем назначьте:

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

или

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

Решение, улучшающее отличное решение от @sparrow.

Пусть df будет вашим набором данных и mylist список со значениями, которые вы хотите добавить во фрейм данных.

Предположим, вы хотите называть свой новый столбец просто new_column

Сначала сделайте список в серии:

column_values = pd.Series(mylist)

Затем используйте функцию вставки, чтобы добавить столбец. Эта функция имеет то преимущество, что вы можете выбрать, в каком положении вы хотите разместить столбец. В следующем примере мы разместим новый столбец в первой позиции слева (установив loc = 0)

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

Сначала давайте создадим фрейм данных, который у вас был, я проигнорирую столбцы B и C, поскольку они не имеют отношения к делу.

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

И желаемое отображение:

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

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

Выполнено!

print df

Выход:

   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

Старый вопрос; но я всегда стараюсь использовать самый быстрый код!

У меня был огромный список из 69 миллионов uint64. np.array () был для меня самым быстрым.

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