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

pandas怎么插入一列

可以使用pandas的DataFrame.insert()方法来插入一列，其中可以将None作为列的值。具体操作如下：

import pandas as pd

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

# 插入一列，列名为'C'，值为None
df.insert(loc=1, column='C', value=None)

print(df)

输出结果为：

   A     C  B
  1  None  4
1  2  None  5
2  3  None  6

其中，insert()方法的参数说明如下：

- loc：插入列的位置，可以是列的索引位置或者列名。
- column：插入列的列名。
- value：插入列的值，可以是单个值、列表或者Series。在本例中，我们将其设置为None。

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。