pd.dataframe在最后一列补一列0

可以使用 `pd.DataFrame.assign()` 方法来添加一列全为0的列，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 在 DataFrame 最后一列添加一列全为0的列
df = df.assign(C=pd.Series([0]*len(df)))

print(df)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  4  0
1  2  5  0
2  3  6  0

其中，`pd.Series([0]*len(df))` 创建了一个长度为 DataFrame 行数的全为0的 Series，然后使用 `assign()` 方法将其添加到 DataFrame 中作为最后一列。

相关问题

def combine_two_tables(person: pd.DataFrame, address: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:

这个函数的作用是将两个数据表按照相同的列进行合并，并返回合并后的结果。其中，person和address分别代表两个数据表，它们应该至少有一个相同的列作为合并的依据。

函数的输入类型是pandas.DataFrame，输出也是一个pandas.DataFrame。具体实现可以使用pandas库中的merge函数来实现。

pd.DataFrame. 取消索引列

可以使用 `reset_index()` 方法来取消索引列，例如：

import pandas as pd

# 创建一个带有索引列的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

# 取消索引列
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)

输出结果：

   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在 `reset_index()` 方法中，`drop=True` 表示不保留原来的索引列。如果不加这个参数，那么新的 DataFrame 中就会同时存在原来的索引列和重新生成的数字索引列。