如何在dataframe中新建一列
时间: 2024-06-17 20:04:57 浏览: 13
在pandas的DataFrame中,可以使用以下方式来新建一列:
```python
df['new_column'] = values
```
其中,`df`是DataFrame对象,`new_column`是你要创建的新列的名称,`values`是一个与DataFrame的行数相同的列表或数组,它包含了你想要添加到新列中的数据。
例如,如果我们有一个DataFrame `df`,它包含了三列`A`、`B`、`C`:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
```
现在我们想要在DataFrame中添加一列`D`,它的值为列`A`和列`B`之和:
```python
df['D'] = df['A'] + df['B']
```
执行以上代码后,DataFrame `df`现在就会多出一列`D`,它的值为[5, 7, 9]。
相关问题
dataframe新建一列
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 ]
dataframe新建一列并赋值
要在DataFrame中新建一列并赋值,可以使用如下代码:
```python
import pandas as pd
# 新建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 新建一列并赋值
df['C'] = [7, 8, 9]
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
在以上代码中,我们首先新建了一个DataFrame,然后使用`df['C']`创建了一个新的列,并且将一个包含3个元素的列表[7,8,9]赋值给了这个新列。
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