python的pandas二维数组增加一列

可以使用以下代码在 Pandas 二维数组中增加一列：

import pandas as pd

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

# 在 DataFrame 中增加一列
df['C'] = [7, 8, 9]

# 打印 DataFrame
print(df)

这将输出以下结果：

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

相关问题

python的pandas二维数组如何动态的增加行 与 列？

要动态增加行，可以使用pandas的append()方法，将新的行添加到DataFrame的末尾。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 添加一行数据
df = df.append({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}, ignore_index=True)

# 添加多行数据
df = df.append([{'A': 4, 'B': 5, 'C': 6}, {'A': 7, 'B': 8, 'C': 9}], ignore_index=True)

要动态增加列，可以直接给DataFrame添加一个新的列。例如：

# 添加一个新的列
df['D'] = [10, 11, 12]

# 添加多个新的列
df[['E', 'F']] = [[13, 14, 15], [16, 17, 18]]

注意，添加新的列时，需要保证新的列的长度与DataFrame的行数相同。

python 向DataFrame二维数组插入一列数据

可以使用`pandas`库中的`insert()`方法向`DataFrame`二维数组中插入一列数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 插入新列数据
df.insert(loc=1, column='C', value=[7, 8, 9])

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

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

其中，`insert()`方法中的参数含义如下：

- `loc`：插入列的位置，可以是列名或列索引。
- `column`：插入列的列名。
- `value`：插入列的数据。