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python - 将新列添加到熊猫数据框的有效方法

问题描述

我知道向熊猫数据框添加新列的两种方法

df_new = df.assign(new_column=default_value)

和

df[new_column] = default_value

第一个不会就地添加列，但第二个会。那么，使用哪一种效率更高呢？

除了这两个，还有比这两个更有效的方法吗？

标签： pythonpandas

解决方案

我认为第二个，assign如果想要链接所有功能的漂亮代码使用 - 一行代码：

df = pd.DataFrame({'A':np.random.rand(10000)})

default_value = 10

In [114]: %timeit df_new = df.assign(new_column=default_value)
228 µs ± 4.26 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [115]: %timeit df['new_column'] = default_value
86.1 µs ± 654 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

我使用 perfplot 进行绘图：

图片

import perfplot

default_value = 10

def chained(df):
    df = df.assign(new_column=default_value)
    return df

def no_chained(df):
    df['new_column'] = default_value
    return df

def make_df(n):
    df = pd.DataFrame({'A':np.random.rand(n)})
    return df

perfplot.show(
    setup=make_df,
    kernels=[chained, no_chained],
    n_range=[2**k for k in range(2, 25)],
    logx=True,
    logy=True,
    equality_check=False,
    xlabel='len(df)')

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