如何在Python中为包含多个DataFrame的列表添加固定值列？

问题场景 #

你有一个包含多个Pandas DataFrame的列表result_list，每个DataFrame包含rating和place两列，需要为每个DataFrame新增名为category的第三列，分别赋予固定值（如第一个DataFrame赋值Restaurant，第二个赋值Bakery）。

你之前尝试的代码未成功，原因是错误地将字符串直接追加到列表中，而非修改列表内的DataFrame对象：

lista = ['Restaurant','Bakery']

for i,e in enumerate(result_list):
    result_list.append(lista[i])

正确实现方法 #

核心思路是遍历列表中的每个DataFrame，直接为其添加新列并赋值，Pandas会自动将单个值广播到DataFrame的所有行。

完整代码示例 #

lista = ['Restaurant','Bakery']

# 遍历列表中的每个DataFrame，按索引匹配分类值
for idx, df in enumerate(result_list):
    # 为当前DataFrame添加category列，所有行取对应分类值
    df['category'] = lista[idx]

代码说明 #

1. enumerate(result_list)同时获取每个DataFrame的索引idx和对象df，方便匹配lista中对应的分类值；
2. df['category'] = lista[idx]直接给DataFrame新增一列，Pandas会自动将lista[idx]这个固定值填充到该列的所有行；
3. 操作会直接修改原列表中的DataFrame对象，若需要保留原DataFrame，可以先复制再操作：new_df = df.copy(); new_df['category'] = lista[idx]。

验证结果 #

执行后，每个DataFrame都会新增category列：
第一个DataFrame：

第二个DataFrame：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者newbie_coder