Я бы ожидал, что ваш синтаксис тоже будет работать. Проблема возникает из-за того, что при создании новых столбцов с синтаксисом списка столбцов (df[[new1, new2]] = ...), панды требуют, чтобы правая часть была DataFrame (обратите внимание, что на самом деле не имеет значения, имеют ли столбцы DataFrame те же имена, что и столбцы, которые вы создаете).
Ваш синтаксис работает для присвоения скалярных значений существующих столбцов, и панды также рады назначить скалярные значения в новый столбец, используя синтаксис одного столбца (df[new1] = ...). Таким образом, решение состоит в том, чтобы преобразовать это в несколько назначений с одним столбцом или создать подходящий DataFrame для правой стороны.
Вот несколько подходов, которые будут работы:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'col_1': [0, 1, 2, 3],
'col_2': [4, 5, 6, 7]
})
Тогда один из следующих действий:
(1) Технически это три шага, но это выглядит как один шаг:
df['column_new_1'], df['column_new_2'], df['column_new_3'] = [np.nan, 'dogs', 3]
(2) DataFrame удобно расширяет одну строку в соответствии с индексом, так что вы можете сделать это:
df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd.DataFrame([[np.nan, 'dogs', 3]], index=df.index)
(3) Это будет работать хорошо, если вы сделаете временный фрейм данных с новыми столбцами, то в сочетании с оригинальным кадром данных позже:
df = pd.concat(
[
df,
pd.DataFrame(
[[np.nan, 'dogs', 3]],
index=df.index,
columns=['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
)
], axis=1
)
(4) Аналогично предыдущему, но используя join вместо concat (может быть менее эффективным):
df = df.join(pd.DataFrame(
[[np.nan, 'dogs', 3]],
index=df.index,
columns=['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
))
(5) Это более «естественный» способ создать новый кадр данных, чем предыдущие два, но новые столбцы будут отсортированы lphabetically (по крайней мере before Python 3.6 or 3.7):
df = df.join(pd.DataFrame(
{
'column_new_1': np.nan,
'column_new_2': 'dogs',
'column_new_3': 3
}, index=df.index
))
(6) Мне нравится этот вариант на @ обнулить Ответим много, но, как и предыдущую, новые столбцы всегда будут отсортированы в алфавитном порядке, по крайней мере, с ранними версиями Python :
df = df.assign(column_new_1=np.nan, column_new_2='dogs', column_new_3=3)
(7) Это интересно (основано на https://stackoverflow.com/a/44951376/3830997), но я не знаю, когда это будет стоит свеч:
new_cols = ['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']
new_vals = [np.nan, 'dogs', 3]
df = df.reindex(columns=df.columns.tolist() + new_cols) # add empty cols
df[new_cols] = new_vals # multi-column assignment works for existing cols
(8) В конец это трудно превзойти это:
df['column_new_1'] = np.nan
df['column_new_2'] = 'dogs'
df['column_new_3'] = 3
Примечание: многие из этих вариантов уже охвачены в других ответов: Add multiple columns to DataFrame and set them equal to an existing column, Is it possible to add several columns at once to a pandas DataFrame?, Pandas: Add multiple empty columns to DataFrame
если был способ сделать вашу вторую часть за один шаг - в качестве примера приведены постоянные значения в столбцах. – runningbirds