python dataframe 新增一列

时间: 2023-08-21 17:14:51 浏览: 47
在Python的DataFrame中新增一列有几种方法可以实现。首先,你可以直接指定列名并赋值即可。例如,你可以使用以下代码在DataFrame中新增一列: ```python import pandas as pd data = pd.DataFrame(columns=\['a', 'b'\], data=\[\[1, 2\], \[3, 4\]\]) data\['addlist'\] = \[1, 2\] print(data) ``` 这样就在DataFrame中新增了一列名为'addlist'的列,并赋值为\[1, 2\]。\[1\] 另外,如果你想在指定位置新增一列,可以使用insert()函数。例如,你可以使用以下代码在DataFrame的第二列后面新增一列: ```python data.insert(2, 'c', '') ``` 这样就在DataFrame的第二列后面新增了一列名为'c'的列,并赋值为空字符串。\[2\] 此外,你还可以根据现有列的值计算生成新的列。例如,你可以使用apply()函数和lambda表达式来根据某列的值生成新的列: ```python df2\['是否逾期'\] = df2.apply(lambda x: 0 if x.应付日期 > today_time else 1, axis=1) df2\['是否到期90天'\] = (today_time - df2.应付日期).map(lambda x: 1 if x.days >= 90 else 0) ``` 这样就根据DataFrame中的'应付日期'列的值生成了两个新的列'是否逾期'和'是否到期90天'。\[2\] 最后,如果你想将现有多列合并为一列,可以直接使用加号+。例如,你可以使用以下代码将'age'、'phone'和'address'三列合并为一列: ```python dataframe\["newColumn"\] = dataframe\["age"\].map(str) + dataframe\["phone"\] + dataframe\["address"\] ``` 这样就将'age'、'phone'和'address'三列合并为了一列名为'newColumn'的列。\[2\] 综上所述,以上是在Python的DataFrame中新增一列的几种方法。你可以根据具体的需求选择适合的方法来实现。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【20210914】【Python】Python在DataFrame中新增一列](https://blog.csdn.net/weixin_40583722/article/details/120281217)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [python dataframe新增一列](https://blog.csdn.net/julyclj55555/article/details/122450287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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在Python的DataFrame中新增一列list可以通过以下几种方法实现: 1. 直接在DataFrame后面新增一列,指明列名,并赋值即可: data\['addlist'\] = \[1, 2\] \[1\] 2. 在指定位置新增一列,可以使用insert()函数,语法为:data.insert(位置, 列名, 列值)。例如: data.insert(2, 'c', '') \[3\] 3. 根据现有列计算生成新的列,可以使用apply()函数和lambda表达式。例如: df2\['newColumn'\] = df2.apply(lambda x: \[x\['column1'\], x\['column2'\]\], axis=1) \[3\] 希望以上方法能够帮助到您。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python在Dataframe中新添加一列](https://blog.csdn.net/zx1245773445/article/details/99445332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【20210914】【Python】Python在DataFrame中新增一列](https://blog.csdn.net/weixin_40583722/article/details/120281217)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [python dataframe新增一列](https://blog.csdn.net/julyclj55555/article/details/122450287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
要在DataFrame中新增一列数据,可以使用以下方法: 1. 直接在后面新增一列,指明列名,并赋值即可: data\['addlist'\] = \[1, 2\] 2. 在指定位置新增一列,使用insert()函数: data.insert(2, 'c', '') 3. 根据现有列计算生成新的列,可以使用apply()函数或map()函数: data\['是否逾期'\] = data.apply(lambda x: 0 if x\['应付日期'\] > today_time else 1, axis=1) data\['是否到期90天'\] = (today_time - data\['应付日期'\]).map(lambda x: 1 if x.days >= 90 else 0) 4. 现有多列合并为一列,可以直接使用加号+: data\["newColumn"\] = data\["age"\].map(str) + data\["phone"\] + data\["address"\] 这些方法可以根据具体需求选择使用,根据列名和值的不同进行相应的操作。 #### 引用[.reference_title] - *1* [python dataframe新增一列](https://blog.csdn.net/julyclj55555/article/details/122450287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Dataframe中添加一列](https://blog.csdn.net/baidu_41797613/article/details/121151937)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 可以使用abs()函数对DataFrame的某一列进行绝对值计算,并将结果存储到新的列中。 例如,假设DataFrame的列名为col1,需要计算绝对值后存储到新列abs_col1中,可以使用以下代码: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'col1': [-1, 2, -3, 4, -5]}) df['abs_col1'] = df['col1'].abs() print(df) 输出结果为: col1 abs_col1 0 -1 1 1 2 2 2 -3 3 3 4 4 4 -5 5 这样就可以在DataFrame中新增一列,存储了col1列的绝对值。 ### 回答2: 在Python中,使用Pandas库来处理数据框(DataFrame)是很常见的。如果想要新增一列并取某列值的绝对值,可以按照以下步骤进行操作: 首先,需要导入Pandas库并创建一个数据框,例如: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, -2, 3, -4]}) 接下来,可以使用apply()方法来取某列值的绝对值,并将其赋值给新列。apply()方法可以接受一个函数作为参数,用于对每个元素进行操作。使用abs()函数可以取绝对值。 df['B'] = df['A'].apply(lambda x: abs(x)) 在上述代码中,我们使用了lambda函数来定义一个匿名函数,它将某列的每个元素x作为输入,并返回其绝对值。通过调用apply()方法,我们将这个匿名函数应用到'A'列的每个元素上,并将结果赋值给新列'B'。 最后,可以打印出数据框以查看结果: print(df) 运行这段代码后,输出结果应该为: A B 0 1 1 1 -2 2 2 3 3 3 -4 4 在这个结果中,可以看到原始的列'A'和新添加的列'B',后者是'A'列的绝对值。 ### 回答3: 在Python中,可以使用pandas库来操作DataFrame,并新增列来存储绝对值。首先,我们需要导入pandas库: python import pandas as pd 然后,我们创建一个示例DataFrame: python df = pd.DataFrame({'A': [-1, 2, -3, 4]}) 示例DataFrame如下所示: A 0 -1 1 2 2 -3 3 4 接下来,我们可以使用abs()函数来获取'A'列的绝对值,并将其存储在新的列中: python df['absolute_A'] = df['A'].abs() 这将在DataFrame中添加一个新的列,名为'absolute_A',其值为'A'列中的绝对值。修改后的DataFrame如下所示: A absolute_A 0 -1 1 1 2 2 2 -3 3 3 4 4 通过以上步骤,我们成功地对DataFrame中的某一列取了绝对值,并将结果存储到了新的列中。
要在DataFrame中新建一列,可以使用以下方法: 1. 直接在后面新增一列:使用data\['新列名'\] = 列值的方式,例如 data\['addlist'\] = \[1, 2\] \[1\]。 2. 在指定位置新增一列:使用insert()函数,data.insert(位置, 列名, 列值),例如 data.insert(2, 'c', '') \[1\]。 3. 根据现有列计算生成新的列:使用apply()函数或map()函数,例如: - 使用apply()函数:df\['新列名'\] = df.apply(lambda x: 计算表达式, axis=1) \[1\]。 - 使用map()函数:df\['新列名'\] = df\['现有列名'\].map(lambda x: 计算表达式) \[1\]。 4. 现有多列合并为一列:使用+号进行列的合并,例如 dataframe\["newColumn"\] = dataframe\["age"\].map(str) + dataframe\["phone"\] + dataframe\["address"\] \[1\]。 总结起来,可以根据需要选择适合的方法来新建一列。 #### 引用[.reference_title] - *1* [python dataframe新增一列](https://blog.csdn.net/julyclj55555/article/details/122450287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [DataFrame 新增列的五种方法](https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/102720553)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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