``` pandas ```pandas，按列添加数据

在Python的Pandas库中，当你想要按照列向量或数组形式添加新的数据到现有的DataFrame时，你可以使用`assign()`或者`loc`、`iloc`加上列名或列索引的方法。这里有几个例子：

- **`assign()` 方法**:

   df = df.assign(new_column=data_array)

这个方法会在DataFrame `df`的基础上创建一个新的列（`new_column`），并将给定的数据(`data_array`)赋值给它。

- **`loc` 或 `iloc`** (取决于你需要按标签还是位置操作):
- 如果是按列名:

     df['new_column'] = data_array

- 如果是按列索引（假设索引是从0开始的）:

     df.iloc[:, index_of_new_column] = data_array

其中`'new_column'`替换为你想添加的新列名，`index_of_new_column`替换为新列在当前DataFrame中的索引。

请注意，在执行这些操作前，确保数据的形状（长度和列数）与DataFrame匹配，否则可能会出现错误。如果你的数据形状不一致，可能需要先预处理数据再进行添加。

相关问题

Pandas 按列添加代码

在Pandas中，按列添加数据可以使用DataFrame的[]操作符或者assign()方法。下面是两种方式的示例代码：

使用[]操作符添加列：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 添加新的列
df['A'] = [1, 2, 3]
df['B'] = [4, 5, 6]

# 打印结果
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

使用assign()方法添加列：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 添加新的列
df = df.assign(A=[1, 2, 3], B=[4, 5, 6])

# 打印结果
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

pandas添加一列数据

可以使用 pandas 的 assign 方法来添加一列数据，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.assign(C=[7, 8, 9])

print(df)

输出：

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