ValueError: 13 columns passed, passed data had 11 columns如果要添加两列要在哪个部分添加

要添加两列，需要在数据中添加这两列后再进行操作。可以使用 pandas 库中的 `insert()` 方法将新列插入到数据中指定位置。例如，如果要在第3列和第4列之间插入两列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 添加两列
new_col1 = [1, 2, 3, 4, 5]
new_col2 = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
data.insert(loc=3, column='new_col1', value=new_col1)
data.insert(loc=4, column='new_col2', value=new_col2)

# 输出结果
print(data.head())

其中，`loc` 参数指定要插入列的位置，`column` 参数指定新列的名称，`value` 参数指定新列的值。在本例中，`loc=3` 表示要在第3列之后插入新列，`loc=4` 表示要在第4列之后插入新列。

相关问题

ValueError: 72 columns passed, passed data had 263 columns

这个错误提示说明在使用 Pandas 创建 DataFrame 时，你传递的列数与数据的列数不匹配。具体来说，这里的错误是传递了72列的列名，但是数据中却有263列，因此导致了列数不匹配的错误。

要解决这个问题，你需要检查一下数据的列数是否正确，并且确保你传递给 `pd.DataFrame` 函数的列名与数据中的列数匹配。你可以使用 `df.shape` 属性来查看 DataFrame 的形状（即行数和列数），例如：

print(df.shape)

在确认了数据的列数之后，你需要确保传递给 `pd.DataFrame` 函数的列名与数据的列数相匹配。如果你想要使用所有的列，可以不传递列名参数，例如：

df = pd.DataFrame(data)

这样就可以创建一个包含所有列的 DataFrame 了。如果你只想使用部分列，那么你需要确保传递给 `pd.DataFrame` 函数的列名与你要使用的列的数量相匹配。

ValueError: 8 columns passed, passed data had 6 columns

这个错误通常意味着你的数据中的列数与你正在尝试使用它的函数或方法所期望的列数不匹配。你需要检查一下你的数据和使用的函数或方法，看看它们是否有相同数量的列。你可以尝试使用 .shape 属性来查看你的数据的维度，以便更好地了解它的形状。另外，你也可以检查一下你的数据中是否有任何缺失值或额外的列，这些因素也可能导致这个错误。