pandas 新加一列
时间: 2023-11-11 14:56:44 浏览: 156
要在pandas中添加新列,可以使用reindex函数。使用reindex函数时,通过columns参数指定需要包含的所有列名,包括原来的列名和新增的列名。同时,可以通过fill_value参数设置新列的默认值。下面是一个示例代码:
df = pd.DataFrame([['ABC'], ['FJZ'], ['FOC']], columns=['Site'])
df = df.reindex(columns=['Site', 'Quantity', 'Product_number'], fill_value=0)
在上述代码中,原来的DataFrame包含一列名为'Site'的列。通过reindex函数,我们添加了两列,列名分别为'Quantity'和'Product_number',并将它们的默认值设为0。
相关问题
python pandas新加一列
在Python的Pandas库中,可以使用几种方法来新增一列。根据提供的引用内容,下面是几种常见的方法:
1. 使用直接赋值的方式新增一列,并给定默认值,该值会广播到所有行:
```python
df['new'] = '' # 可以是任意默认值,比如 ''、'x' 等
```
2. 使用条件选择分组的方式,根据条件给新增的列赋不同的值:
```python
df.loc[df['High'] - df['Low'] > 10, 'new'] = '差别大'
df.loc[df['High'] - df['Low'] <= 10, 'new'] = '差别小'
```
3. 使用`assign`方法,该方法不修改`df`本身,而是返回一个新的DataFrame。可以同时新增多列:
```python
df = df.assign(Higher = lambda x: x['High'] + 1, Lower = lambda x: x['Low'] - 1)
```
4. 使用`apply`方法,可以对每一行应用一个函数,根据函数的返回值新增一列:
```python
df.loc[:, 'wendu_type'] = df.apply(get_wendu_type, axis=1)
```
pandas在csv加一列
你可以使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件,然后使用DataFrame的assign方法添加一列数据,最后使用to_csv方法将修改后的数据保存回csv文件中。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 添加一列数据
df = df.assign(new_col=[1, 2, 3, 4, 5])
# 将修改后的数据保存回csv文件
df.to_csv('data.csv', index=False)
```
这样就可以在csv文件中添加一列数据了。