如何将Pandas DataFrame的行数添加至另一DataFrame作为新列

嘿，这事儿其实挺简单的，有好几种直观的方法能实现你要的效果——给现有DataFrame新增一列D，让每一行的D值都等于DataFrame的总行数（也就是你用df.shape拿到的1700）。我给你列几个最常用的方案：

方法1：直接赋值（最简单直接） #

既然所有行的D值都一样，直接给新列赋值就行：

# 获取总行数
total_rows = df.shape[0]
# 新增列D，所有行赋值为总行数
df['D'] = total_rows

df.shape[0]就是DataFrame的行数，这样一行代码就能搞定，原DataFrame会直接被修改。

方法2：用assign()方法（链式操作友好） #

如果你不想直接修改原DataFrame，或者喜欢用链式调用的写法，assign()是个不错的选择：

total_rows = df.shape[0]
# 返回一个带新列的新DataFrame，原df不变
new_df = df.assign(D=total_rows)

这种方式会返回一个新的DataFrame对象，原DataFrame保持原样，适合需要保留原始数据的场景。

方法3：用numpy.full()（更显式的写法） #

如果你想更明确地指定填充的行数和值，可以借助numpy的full()函数：

import numpy as np

total_rows = df.shape[0]
df['D'] = np.full(total_rows, total_rows)

这个方法和第一种效果完全一致，只是写法更显式，适合需要和numpy配合的场景。

举个实际的小例子，假设你的原DataFrame是这样的：

A   B     C
0  30  40  text
1  30  40  text
...

执行上面任意一种方法后，你会得到：

A   B     C     D
0  30  40  text  1700
1  30  40  text  1700
...

所有行的D列都会是1700，完美符合你的需求～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PineNuts0