有列数为1的dataframe，增添一个新列(即第二列)，命名为“风险”，此时第二列的值由第一列确定，当第一列的数值小于6.1时，第二列对应的值为“无风险”，当第一列的数值大于6.1小于6.4时，第二列对应的值为“低风险”，当第一列的数值大于6.4小于6.7时，第二列对应的值为“中风险”，当第一列的数值大于6.7时，第二列对应的值为“高风险”，

可以使用 DataFrame 的 loc 方法新增一列，并使用 apply 方法根据第一列的值为新列赋值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个只有一列的 dataframe
df = pd.DataFrame({'数值': [6.0, 6.2, 6.5, 7.0]})

# 新增一列 '风险'，根据 '数值' 列的值赋值
df.loc[:, '风险'] = df['数值'].apply(lambda x: '无风险' if x < 6.1 else ('低风险' if x < 6.4 else ('中风险' if x < 6.7 else '高风险')))

print(df)

输出结果如下：

   数值  风险
0  6.0  无风险
1  6.2  低风险
2  6.5  中风险
3  7.0  高风险

可以看到，新的 '风险' 列已经被成功地新增到 dataframe 中，并且根据 '数值' 列的值被正确地赋值。

相关问题

python，给DataFrame增添一列，命名为

如果你已经有了一个DataFrame对象，想要增添一列，可以使用该对象的`[]`操作符，用新的列名作为索引，来赋值一个Series对象即可。例如，假设你的DataFrame对象名为df，你要增添的列名为new_col，那么可以这样操作：

import pandas as pd

# 假设你已有一个DataFrame对象df
# 你要增添的列名为new_col，可以先构造一个Series对象
new_col_data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
df['new_col'] = new_col_data

这样就可以在df中增添一列名为new_col的列了，它的值为[1, 2, 3, 4, 5]。

构建一个行数为1，列数为10的dataframe

可以使用如下代码构建一个行数为1，列数为10的DataFrame：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame([range(10)])
print(data)

输出结果：

   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9

其中，`[range(10)]`是一个列表，包含了从0到9的整数。这个列表被作为数据传递给了`pd.DataFrame()`函数，该函数将其转换为DataFrame。由于列表中只有一个元素，因此DataFrame的行数为1。由于这个元素是一个包含10个整数的列表，因此DataFrame的列数为10。