python dataframe对象增加列
时间: 2023-09-28 08:07:56 浏览: 43
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:
```python
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:
```python
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
```
dataframe 增加一列
你可以使用 Pandas 库中的 `assign` 方法增加一列,或者直接给 DataFrame 对象赋值新列。下面是两种方法的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 使用 assign 方法增加一列
df = df.assign(C=[7, 8, 9])
print(df)
# 直接给 DataFrame 对象赋值新列
df['D'] = [10, 11, 12]
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
```