如何为Pandas DataFrame添加值为字典的新列？

现有字典：

value_students_shop = {'hypermarket': 0.143,
                       'supermarket': 0.125, 
                       'small_shop': 0.15}

示例数据集：

df
col1   col2
1      1
2      2
3      3
4      4

需要为该DataFrame添加新列col3，使每一行的col3值均为上述字典，得到如下结果：

df
col1   col2   col3
1      1      {'hypermarket': 0.143, 'supermarket': 0.125, 'small_shop': 0.15}
2      2      {'hypermarket': 0.143, 'supermarket': 0.125, 'small_shop': 0.15}
3      3      {'hypermarket': 0.143, 'supermarket': 0.125, 'small_shop': 0.15}
4      4      {'hypermarket': 0.143, 'supermarket': 0.125, 'small_shop': 0.15}

方法1：直接赋值（最简单高效） #

直接将字典赋值给新列，Pandas会自动把字典广播到每一行：

df['col3'] = value_students_shop

方法2：使用assign()方法 #

适合需要链式操作的场景：

df = df.assign(col3=value_students_shop)

方法3：用apply()（不推荐，效率较低） #

仅作参考，大数据集下不如前两种方法高效：

df['col3'] = df.apply(lambda x: value_students_shop, axis=1)

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