python dataframe对象增加列

可以使用`df['new_column'] = values`的方式来增加一列到DataFrame对象中，其中`new_column`是你想要添加的新列的名称，`values`是一个与DataFrame行数相同的列表或数组，用于填充新列的值。

例如，假设你有以下DataFrame对象：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

现在你想要添加一个新列`gender`，可以这样做：

df['gender'] = ['Female', 'Male', 'Male']

这将在DataFrame中添加一个名为`gender`的新列，并用`['Female', 'Male', 'Male']`填充它的值。最终的DataFrame将如下所示：

       name  age  gender
0     Alice   25  Female
1       Bob   30    Male
2  Charlie   35    Male

相关问题

python dataframe增加一列

要在Python的DataFrame中增加一列，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，创建一个要添加的列数据的Series对象。
2. 然后，使用DataFrame的赋值语句将Series对象分配给新列的名称。
3. 如果需要，可以在赋值语句中使用已有的列来计算新的列值。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '年龄': [20, 30, 25, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个要添加的列数据的Series对象
性别 = pd.Series(['男', '男', '女', '女'])

# 将Series对象分配给新列的名称
df['性别'] = 性别

# 输出结果
print(df)

输出结果将是：

   姓名  年龄 性别
0  张三  20  男
1  李四  30  男
2  王五  25  女
3  赵六  35  女

python dataframe索引扩充

要扩充Python DataFrame的索引，你可以使用set_index()函数来设置新的索引列。使用该函数，你可以将现有的列作为索引，或者创建一个新的索引列。例如，如果你有一个名为"key"的列，你可以使用df.set_index('key')来将它设置为索引。

设置索引后，DataFrame的索引列将成为主要的标识符，用于引用和操作数据。这意味着你不能再使用列名来访问或提取数据，而是需要使用df.index或df.index.values来获取索引的值。

如果你想删除索引并恢复到默认的0到n-1的整数索引，你可以使用reset_index()函数。它将重置索引，并将原始索引列作为一个新的列添加到DataFrame中。

因此，要扩充Python DataFrame的索引，你可以使用set_index()函数来设置新的索引列，使用reset_index()函数来删除索引并恢复默认的整数索引。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python中如何给DataFrame对象设置索引或者说增加索引？设定索引后有什么变化？如何删除索引？](https://blog.csdn.net/lost0910/article/details/104526973)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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