DataFrame 向指定列名添加数据

### 向指定列名添加数据

在Pandas中，可以通过多种方式向`DataFrame`的指定列添加数据。一种常见的方式是直接通过赋值操作来实现：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加新数据到现有列'A'
df['A'] = [7, 8, 9]

print(df)

如果目标是在已有列的基础上更新某些特定位置的数据，则可以利用索引进行精确修改[^1]。

对于希望创建一个新的列并填充数据的情况，除了上述方法外，还可以使用`.loc[]` 或 `.iloc[]` 来定位具体的位置，并插入相应的数值。另外，当需要在一个确切的位置插入一整列的新数据时，推荐使用`insert()` 函数，这允许指定要放置新列的确切位置以及其名称和内容[^2]。

下面是一个具体的例子展示如何使用 `insert()` 方法:

import pandas as pd

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

# 使用 insert() 在第0位插入名为'C'的一列，填充值为列表[10, 11, 12]
df.insert(0, 'C', [10, 11, 12])

print(df)

此代码片段展示了如何在现有的两列之前加入新的一列‘C’，并将给定的三个数作为该列的内容。

相关问题

xlwings函数 DataFrame 指定列名 每个数据添加上加上’

可以使用apply()函数来实现：

import pandas as pd
import xlwings as xw

# 获取工作簿和工作表
wb = xw.Book('example.xlsx')
sht = wb.sheets['Sheet1']

# 读取数据
df = sht.range('A1').options(pd.DataFrame, expand='table').value

# 定义函数，每个数据添加上加上’
def add_suffix(x):
    return str(x) + '’'

# 指定列名，对列应用函数
df['列名'] = df['列名'].apply(add_suffix)

# 将修改后的数据写入工作表
sht.range('A1').value = df

其中，'列名'需要替换成实际的列名。也可以使用lambda表达式简化函数的定义：

df['列名'] = df['列名'].apply(lambda x: str(x) + '’')

dataframe指定位置添加一列列名为小白 数据为空

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], 'C': [7, 8, 9]})

# 在第2列（即位置1）插入名为“小白”的空列
df.insert(1, '小白', '')

print(df)

输出结果为：

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