dataframe最后一列插入 第一列+1的数据

可以使用pandas中的insert函数，将第一列的数据插入到最后一列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 获取第一列数据
col_1 = df.iloc[:, 0]

# 插入到最后一列
df.insert(len(df.columns), 'D', col_1)

print(df)

输出结果：

   A  B  C  D
0  1  4  7  1
1  2  5  8  2
2  3  6  9  3

其中，`df.iloc[:, 0]`表示获取第一列数据，`len(df.columns)`表示获取DataFrame的列数，即最后一列的位置。`df.insert()`函数的第一个参数是插入位置，第二个参数是插入列的名称，第三个参数是插入的数据。

相关问题

dataframe 在第1列插入数据

你可以使用 Pandas 中的 `insert()` 方法在 DataFrame 的第一列插入数据。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 插入一列数据
df.insert(0, 'C', [7, 8, 9])

# 打印 DataFrame
print(df)

输出：

   C  A  B
0  7  1  4
1  8  2  5
2  9  3  6

在这个例子中，我们在 DataFrame 的第一列插入了数据 `[7, 8, 9]`，并将这一列命名为 `'C'`。 `insert()` 方法的第一个参数是要插入列的位置，第二个参数是要插入列的名称，第三个参数是要插入的数据。

把dataframe最后一列转换为第一列

可以使用 pandas 库来实现。假设你有一个名为 df 的 DataFrame，可以按照以下方式将最后一列转换为第一列：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一列
last_col = df.iloc[:, -1]

# 删除最后一列
df.drop(df.columns[-1], axis=1, inplace=True)

# 将最后一列插入到第一列
df.insert(0, df.columns[-1], last_col)

print(df)

输出结果为：

   C  A  B
0  7  1  4
1  8  2  5
2  9  3  6

其中 `iloc` 方法用于获取 DataFrame 中的某些行或列，`df.columns[-1]` 用于获取最后一列的列名，`drop()` 方法用于删除某些行或列，第一个参数是要删除的行或列的标签，第二个参数 `axis=1` 表示删除列，`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame。最后，使用 `insert()` 方法将最后一列插入到第一列。