dataframe怎么增加一列

要在dataframe中增加一列，可以使用assign()方法，该方法会返回一个新的dataframe，其中包含原有dataframe和新添加的列。

示例如下：

import pandas as pd

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

# 使用assign()方法增加一列
df_new = df.assign(C=[7, 8, 9])

print(df_new)

运行结果：

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

可以看到，新的dataframe中增加了一列C，其值为[7, 8, 9]。

相关问题

dataframe 增加一列

你可以使用 Pandas 库中的 `assign` 方法增加一列，或者直接给 DataFrame 对象赋值新列。下面是两种方法的示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用 assign 方法增加一列
df = df.assign(C=[7, 8, 9])
print(df)

# 直接给 DataFrame 对象赋值新列
df['D'] = [10, 11, 12]
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

dataframe增加一列

要在dataframe中添加一列，你可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 添加一列'C'，其中每行的值都是相应行'A'列和'B'列的和
df['C'] = df['A'] + df['B']

在这个示例中，我们通过`df['C'] = df['A'] + df['B']`来添加一列，其中'C'是新添加的列的名称，而'A'和'B'则是现有列的名称。这里我们将'C'列的值设置为'A'列和'B'列的和。