如何在Pandas中动态添加名称可变的自定义列

问题出在你使用df.assign()的方式上：assign会把你传入的参数名直接作为新列的名称，你写column_name=[0,0,0]，它就会创建名为column_name的列，而不是使用变量column_name的实际值。

下面是两种可行的解决方法：

方法1：直接通过索引赋值（最直观） #

这是Pandas中添加新列最常用的方式，直接用变量作为列索引赋值：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':[7,8,9]})

for k in range(2):
    column_name = 'new_column_' + str(k)
    df[column_name] = [0, 0, 0]

方法2：使用字典解包给assign传参 #

如果坚持要用assign，可以把列名和对应值做成字典，然后用**解包成关键字参数传给assign：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':[7,8,9]})

for k in range(2):
    column_name = 'new_column_' + str(k)
    df = df.assign(**{column_name: [0, 0, 0]})

运行任意一种方法后，你都会得到期望的结果：

A  B  C  new_column_0  new_column_1
0  1  4  7             0             0
1  2  5  8             0             0
2  3  6  9             0             0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Butters