pandas将某一列数据加到df中
时间: 2023-11-24 13:00:16 浏览: 34
可以使用`df['new_column'] = df['column_to_add']`将某一列数据加到df中,其中'new_column'是新列的名称,'column_to_add'是要加入的列名称。例如,假设有以下数据框df:
```
A B
0 1 2
1 3 4
2 5 6
```
要将列B加到df中,可以这样做:
```
df['new_column'] = df['B']
```
得到的结果如下:
```
A B new_column
0 1 2 2
1 3 4 4
2 5 6 6
```
相关问题
pandas将某一列数据放到最后一列
要将某一列数据放到最后一列,你可以使用 pandas 的 `pop` 和 `insert` 方法来实现。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将列'B'放到最后一列
col_b = df.pop('B')
df.insert(len(df.columns), 'B', col_b)
print(df)
```
这段代码会将列'B'从数据框中移除,并在最后一列重新插入它。输出结果如下:
```
A C B
0 1 7 4
1 2 8 5
2 3 9 6
```
这样,列'B'就被放到了最后一列。
pandas将某一列相同的其他数据加起来
可以使用pandas的groupby方法进行分组,然后使用sum方法对分组后的数据进行求和。例如,假设我们有一个DataFrame对象df,其中有两列数据,分别是"category"和"value",我们想要根据"category"列进行分组,然后对"value"列求和,可以按照如下方式实现:
```python
grouped = df.groupby("category")
summed = grouped["value"].sum()
```
这将返回一个Series对象,其中每个元素是相应分组的"value"列的总和。如果你想要将结果重新合并到原始的DataFrame中,可以使用merge方法:
```python
summed_df = pd.DataFrame(summed).reset_index()
merged = pd.merge(df, summed_df, on="category", how="left")
```
这将返回一个新的DataFrame对象,其中包含了原始数据以及每个类别的"value"列的总和。