python – 从列表中添加数据框中的列

我有一个包含这样的列的数据框：

A   B   C  
0   
4
5
6
7
7
6
5

A中可能的值范围仅为0到7.

另外,我有一个包含8个这样的元素的列表：

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,我需要在新列中插入List中的第n个元素,比如’D’.

如何在不循环整个数据帧的情况下一次完成此操作？

结果数据框如下所示：

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,我还可以在任何其他数据结构(如dict)中排列’List’中的元素.

解决方法:

IIUC,如果你把你的(不幸的名字)列表变成一个ndarray,你可以简单地自然地索引它.

>>> 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

在这里我构建了一个新的m,但如果你使用m = np.asarray(List),同样的事情应该有效：df.A中的值将选择m的相应元素.

请注意,如果你使用旧版本的numpy,你可能不得不使用m [df.A.values] – 在过去,numpy与其他人玩得不好,并且在熊猫中进行一些重构会引起一些令人头疼的问题.事情现在有所改善.