在pandas数据框架中添加常量列的更好方法

Question

当前，当我必须向现有数据帧添加常量列时，我将执行以下操作。在我看来，它并没有那么优雅（我乘以数据帧长度的部分）。想知道是否有更好的方法来做这件事。

import pandas as pd

testdf = pd.DataFrame({'categories': ['bats', 'balls', 'paddles'],
                       'skus': [50, 5000, 32],
                       'sales': [500, 700, 90]})

testdf['avg_sales_per_sku'] = [testdf.sales.sum() / testdf.skus.sum()] * len(testdf)

Answer 1

只需给出一个数字，就可以隐式地填充该列。

testdf['avg_sales_per_sku'] = testdf.sales.sum() / testdf.skus.sum() 

来自the documentation：

When inserting a scalar value, it will naturally be propagated to fill the column

Answer 2

把分类平均数和总平均数混合起来，我觉得很困惑。您还可以使用：

testdf['avg_sales_per_sku'] = testdf.sales / testdf.skus
testdf['avg_agg_sales_per_agg_sku'] = testdf.sales.sum() / float(testdf.skus.sum())  # float is for Python2

>>> testdf
  categories  sales  skus  avg_sales_per_sku  avg_agg_sales_per_agg_sku
0       bats    500    50            10.0000                   0.253837
1      balls    700  5000             0.1400                   0.253837
2    paddles     90    32             2.8125                   0.253837