DataFrame 中如何新建一列然后依次赋值

在 Pandas 中，可以使用以下方式新建一列并依次赋值：

import pandas as pd

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

# 新建一列 'C' 并依次赋值
df['C'] = [7, 8, 9]

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

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

其中，`df['C']` 表示新建一列名为 'C' 的列，`[7, 8, 9]` 表示赋值给 'C' 列的值。如果需要依次赋值，只需要将列表中的值按顺序排列即可。

相关问题

Pandas DataFrame中已知列名，如何依次赋值

在Pandas DataFrame中，如果你已经有了列名列表，并想要按照这个顺序给DataFrame的相应位置赋值，你可以通过以下步骤操作：

1. 首先，创建一个包含你要赋值的数据的列表，数据可以是Python的各种数据类型，如整数、浮点数、字符串等。

2. 确定DataFrame的索引，这通常是行标签。如果不确定，可以使用`df.index`获取当前的索引。

3. 使用循环，比如`for`循环，遍历列名列表。在每次迭代中，找到对应列的位置（可以用列名作为键），然后将数据插入到该位置。例如：

# 假设你有列名list=['A', 'B', 'C']，数据list2=[1, 2, 3]，DF是你需要赋值的DataFrame

column_names = ['A', 'B', 'C']
data_list = [1, 2, 3]

for i, column_name in enumerate(column_names):
    df.loc[:, column_name] = data_list[i]

在这个例子中，`enumerate()`函数同时返回了列名的索引和列名本身，这样就可以直接对DataFrame的指定列进行赋值。

在dataframe加上新的一列，有序是数字

可以使用pandas的assign函数来加上新的一列，然后使用numpy的arange函数来生成有序的数字：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'B': [1, 2, 3, 4]})

# 使用assign函数加上新的一列
df = df.assign(C=np.arange(len(df)))

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C
0  a  1  0
1  b  2  1
2  c  3  2
3  d  4  3

其中，`np.arange(len(df))`生成了一个长度为4的numpy数组，其中各个元素依次为0、1、2、3。这个数组被赋值给了新加的一列C。