pandas 插入一列

要在pandas中插入一列，可以使用以下方法：
1. 使用df['新列名'] = 新列数据的方式添加新列。
2. 使用df.insert()方法在指定位置插入新列。

例如，如果我们有一个名为df的数据框，我们想要在第二列插入一个名为'Age'的新列，我们可以使用以下代码：

df['Age'] = [20, 30, 40, 50, 60] # 在最后一列插入新列

或者使用insert()方法：

df.insert(1, 'Age', [20,30, 40, 50, 60]) # 在第二列插入新列

其中，第一个参数是要插入的位置，第二个参数是新列的名称，第三个参数是新列的数据。

相关问题

python pandas 插入空白列

您可以使用 Pandas 的 DataFrame.insert() 方法在 DataFrame 中插入空白列。该方法需要三个参数：列索引位置、列名称和空白列（可以是空的 Series 或者 numpy 数组）。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print('原始 DataFrame：\n', df)

# 在第二列插入空白列，列名为 C
df.insert(1, 'C', np.nan)
print('插入空白列后的 DataFrame：\n', df)

输出结果如下：

原始 DataFrame：
    A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
插入空白列后的 DataFrame：
    A   C  B
0  1 NaN  4
1  2 NaN  5
2  3 NaN  6

在这个示例代码中，我们使用 `insert()` 方法在 DataFrame 的第二列位置插入了一个名为 `C` 的空白列。我们使用了 `numpy` 中的 `np.nan` 来创建一个空白的 Series，并将其作为第三个参数传递给 `insert()` 方法。最终，我们得到了一个包含空白列的新 DataFrame。

pandas 插入列

在pandas中，插入新列非常简单。你可以通过新建一个列索引，并为其赋值来实现。例如，如果你有一个DataFrame对象df，你可以使用以下代码在df中插入一个名为"new_column"的新列:

df["new_column"] = value

其中，"new_column"是你想要插入的列名，value是你想要为该列赋的值。这样，新的列就会被添加到DataFrame中了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas添加新列的5种常见方法](https://blog.csdn.net/lzjhyhf/article/details/129205949)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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