如何在pandas中为现有DataFrame添加新列？assign方法执行后列未添加问题

核心问题 #

pandas 的 assign() 方法默认不会修改原 DataFrame，而是返回一个添加了新列的全新 DataFrame 对象。你当前的代码没有接收该方法的返回值，原 df 自然不会有任何变更。

修复方案 #

方案1：接收 assign 返回值 #

适合需要做链式数据处理的场景，不会破坏连续调用的逻辑：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = {"test":["mkt1","mkt2","mkt3"],
                         "test2":["cty1","cty2","cty3"]})
print("Before",df.columns)
# 把assign返回的新DataFrame赋值给原变量覆盖
df = df.assign(test3="Hello")
print("After",df.columns)

方案2：直接原地新增列 #

直接对原DataFrame做修改，写法更简洁：

df["test3"] = "Hello"

修改后运行输出结果如下：

Before Index(['test', 'test2'], dtype='object')
After Index(['test', 'test2', 'test3'], dtype='object')

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