df_view = df[df['opCode'] == '203']怎么添加一列新数据

你可以使用以下代码向 DataFrame 中添加新列：

df_view['new_column'] = [1, 2, 3, ..., n]

其中，`new_column` 是新列的名称，`[1, 2, 3, ..., n]` 是要添加的数据，它们的长度应该与 DataFrame 的行数相同。你可以将 `[1, 2, 3, ..., n]` 替换为任何你想添加的数据，或者使用其他方法生成你要添加的数据。

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if ((df['opOrgCode'] == '21506000') & (df['opCode'] == '982')).all(): df_view = df[((df['opOrgCode'] == '21506000') & (df['opCode'] == '982'))] df_list.append(df_view) else: df_view = df[(df['opCode'] == '203')] df_list.append(df_view)

这段代码是对DataFrame对象进行操作的，首先判断该对象中是否所有行的'opOrgCode'列都等于'21506000'且'opCode'列都等于'982'，如果是，则将符合条件的行存入一个列表中。如果不是，则将所有'opCode'列等于'203'的行存入该列表中。可以看出这段代码是对数据进行筛选和分组操作的。

df_view = df[df['opCode'] == '203']怎么添加一列数据

你可以使用以下方式向DataFrame中添加一列数据：

df_view['new_column'] = some_data

其中，`new_column`是你想要添加的新列的列名，`some_data`是你想要添加的数据。例如，如果你想要在`df_view`中添加一个名为`new_column`的列，并将所有行的值设置为0，可以使用以下代码：

df_view['new_column'] = 0

请注意，你提供的代码`df[df['opCode'] == '203']`是一个DataFrame的筛选操作，它会返回一个子集DataFrame，因此你需要确保在对子集进行更改时不会影响到原始DataFrame。