dataframe添列

要向DataFrame添加列，可以使用以下方法之一：

1. 使用字典添加列：

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加新列
df['C'] = [7, 8, 9]

2. 使用现有列进行计算添加新列：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加新列，新列的值由现有列计算得出
df['C'] = df['A'] + df['B']

3. 使用assign()方法添加列：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用assign()方法添加新列
df = df.assign(C=[7, 8, 9])

这些方法都可以将新列添加到现有的DataFrame中。请根据你的具体需求选择适合的方法。

相关问题

dataframe 按列排序

可以使用两种方法对dataframe按列排序。

第一种方法是使用sort_values()方法，并指定axis=1参数。首先，导入pandas库并创建一个示例DataFrame，然后使用sort_values()方法对DataFrame的列进行排序，通过设置by=df.columns，可以按照列名的字母顺序对列进行排序，最后，通过设置axis=1参数，指定按列进行排序。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [3, 1, 4], 'C': [2, 6, 5], 'B': [9, 8, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列名给列排序
df = df.sort_values(by=df.columns, axis=1)

print(df)

第二种方法是使用reindex()方法，并传递一个包含所需顺序的列名列表。首先，导入pandas库并创建一个示例DataFrame，然后使用reindex()方法对DataFrame的列进行排序，通过传递一个包含所需顺序的列名列表，可以按照指定顺序对列进行排序。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [3, 1, 4], 'B': [2, 6, 5], 'C': [9, 8, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照指定顺序给列排序
order = ['B', 'C', 'A']
df = df.reindex(columns=order)

print(df)

以上两种方法都可以对dataframe按列进行排序。

pandas dataframe 筛选列

要筛选pandas DataFrame的列，可以使用以下方法：

1. 使用列标签进行筛选：

df_filtered = df[['column1', 'column2']]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含指定的列。

2. 使用列索引进行筛选：

df_filtered = df.iloc[:, [0, 1]]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含指定的列索引。

3. 使用布尔条件进行筛选：

df_filtered = df[df['column1'] > 10]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含满足指定条件的行。

4. 使用列名的字符串方法进行筛选：

df_filtered = df.filter(like='column')

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含列名中包含指定字符串的列。

5. 使用正则表达式进行筛选：

df_filtered = df.filter(regex='^column')

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含列名以指定字符串开头的列。