如何为Pandas DataFrame新增每行均为相同列表的列？

嘿，这个问题我熟！你遇到的是Pandas赋值时的广播逻辑问题——直接把列表赋值给新列的话，Pandas会默认把列表拆成单个元素去匹配每行，而不是把整个列表作为每个单元格的值。想要实现你要的效果，有几种简单的方法：

方法1：重复列表生成新列 #

最直接的方式是生成一个包含len(df)个目标列表的新列表，再赋值给新列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={"A": [1, 2, 3], "B": ["x", "y", "z"]})
list_ = [1,2,3]

# 生成和DataFrame行数一致的列表，每个元素都是目标列表
df['new_col'] = [list_] * len(df)

运行后就能得到你想要的结果：

A  B    new_col
0  1  x  [1, 2, 3]
1  2  y  [1, 2, 3]
2  3  z  [1, 2, 3]

方法2：用pd.Series构造列 #

也可以用pd.Series直接构造这个新列，逻辑和方法1一致：

df['new_col'] = pd.Series([list_] * len(df))

注意：列表引用 vs 独立副本 #

上面两种方法中，新列的所有单元格都指向同一个列表对象。如果之后你修改这个列表（比如list_.append(4)），所有单元格的内容都会跟着变。如果需要每个单元格的列表是独立的副本，不会互相影响，可以用列表推导式生成副本：

df['new_col'] = [list_.copy() for _ in df.index]

这样修改其中一个单元格的列表时，其他单元格不会受到影响。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jam