如何在dataframe中新建一列

在pandas的DataFrame中，可以使用以下方式来新建一列：

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`：

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：

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新建第一列

以下是在pandas中新建第一列的方法：

import pandas as pd

# 创建一个空的dataframe
df = pd.DataFrame()

# 新建第一列
df['new_col'] = [1, 2, 3, 4, 5]

# 输出dataframe
print(df)

输出结果为：

   new_col
0        1
1        2
2        3
3        4
4        5

其中，`df['new_col']`表示新建一个名为`new_col`的列，`[1, 2, 3, 4, 5]`表示该列的值。

python的dataframe如何新建一列，该列的值是A列上一行减A列本行

在Pandas中可以使用.shift()方法来新建一列, 该列的值是A列上一行减A列本行。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 新建一列'B', 其值为 A列上一行减A列本行
df['B'] = df['A'].shift(1) - df['A']

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0 -1.0
2  3.0 -1.0
3  4.0 -1.0
4  5.0 -1.0

注意到第一行的值为NaN，因为第一行没有上一行的值。