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

pandas dataframe 将一列数据插入到一个dataframe对象的指定列

可以使用以下代码将一列数据插入到指定列中：
import pandas as pd

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

# 定义要插入的列数据
new_col = [7, 8, 9]

# 插入数据到指定列
df.insert(loc=1, column='C', value=new_col)
print(df)

在上述代码中，我们首先创建了一个名为df的dataframe对象，其中包含两列数据A和B。然后，我们定义一个包含新列数据的列表new_col，并使用insert()函数将其插入到了df对象的第二列（位置1）中，新的列名为C。最后，我们打印了修改后的dataframe对象。

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。