需要以这个dataframe的一列中的每个数据加2,在这个dataframe加上新的一列,
时间: 2024-05-01 11:20:49 浏览: 15
可以使用 Pandas 中的 apply 函数来实现这个功能。假设你的 DataFrame 名称为 df,需要加2的列名称为 column_name,你可以这样做:
```
df['new_column'] = df[column_name].apply(lambda x: x + 2)
```
这个代码会对 column_name 列中的每个元素执行一个 lambda 函数,将它加2后再返回,然后将结果存储在一个新的列 new_column 中。你可以根据需要修改这个代码,来适应你的数据结构和需求。
相关问题
在dataframe加上新的一列,需要以这个dataframe的一列中的每个数据加2,加上
可以使用 `apply` 方法来对 DataFrame 中的某一列中的每个元素进行操作,然后将结果作为新的一列添加到 DataFrame 中。
假设你要将 DataFrame 中的列 `col1` 中的每个元素加 2,然后将结果作为新的一列 `new_col` 添加到 DataFrame 中,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4]})
# 使用 apply 方法对 col1 中的每个元素加 2
df['new_col'] = df['col1'].apply(lambda x: x + 2)
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 new_col
0 1 3
1 2 4
2 3 5
3 4 6
```
python 在dataframe添加一列,每个数据都不一样
可以使用以下代码在DataFrame中添加一列:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 添加一列C,每个数据都不一样
df['C'] = [7, 8, 9]
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
在上述代码中,我们使用`df['C']`添加了一列`C`,然后将每个数据分别设置为`[7, 8, 9]`。