pandas怎么在表后追加一列

在Pandas中，可以使用`insert()`方法在DataFrame中插入一列数据。具体步骤如下：
1. 构造一个列表或者数组，作为新列的数据。
2. 使用`insert()`方法将新列插入到DataFrame中，指定插入的位置和列名。
3. 可以选择将修改后的DataFrame保存为新的Excel表格。

下面是一个示例代码，假设我们有一个名为`mydf`的DataFrame，需要在其后面追加一列计算结果：

# 假设计算结果的列表为res_list
res_dic = {'结果': res_list}
new_col = pd.DataFrame(res_dic)
mydf = pd.concat([mydf, new_col], axis=1)

上述代码中，我们首先将计算结果的列表转换为一个字典，字典的键为新列的列名，值为新列的数据。然后使用`pd.DataFrame()`方法将字典转换为DataFrame，再使用`pd.concat()`方法将新的DataFrame与原始的DataFrame进行合并，指定`axis=1`表示按列进行合并。

另外，如果需要在DataFrame的末尾追加一行数据，可以使用`append()`方法。例如：

# 假设需要追加的数据为new_row
mydf = mydf.append(new_row, ignore_index=True)

上述代码中，`ignore_index=True`表示忽略原始DataFrame的索引，重新生成索引。

相关问题

pandas 追加数据 在其中一列追加,其他列为空

可以使用 `pandas.DataFrame.append()` 方法来追加数据。具体步骤如下：

1. 创建一个空的 DataFrame，只包含目标列。

   import pandas as pd

   # 创建一个空的 DataFrame
   df = pd.DataFrame(columns=['target_column'])

2. 创建需要追加的数据，只包含目标列。

   new_data = pd.DataFrame({'target_column': [1, 2, 3]})

3. 使用 `append()` 方法将新数据追加到 DataFrame 中。

   df = df.append(new_data, ignore_index=True)

最终得到的 DataFrame 中，目标列被填充了新数据，其他列都为空。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame，只包含目标列
df = pd.DataFrame(columns=['target_column'])

# 创建需要追加的数据，只包含目标列
new_data = pd.DataFrame({'target_column': [1, 2, 3]})

# 使用 append() 方法将新数据追加到 DataFrame 中
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

print(df)

输出结果：

   target_column
0              1
1              2
2              3

pandas数据表末尾增加一列表示行数

在Pandas库中，如果你想在现有的DataFrame（数据表）末尾追加一行或多行数据，你可以使用`append()`函数。这个函数可以接受一个新的Series、DataFrame或者是字典形式的数据，并将其添加到原DataFrame的底部。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame，你想添加一个新的行{'Name': '新行', 'Age': 25}：

new_row = {'Name': '新行', 'Age': 25}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

这里`ignore_index=True`是为了让新增行的索引从0开始，如果不设置，默认会保留原有索引并自动递增。如果要追加一个列表的每一项数据作为新的一行，可以先将列表转换为DataFrame：

data_list = [{'Name': 'A', 'Age': 20}, {'Name': 'B', 'Age': 25}]
new_df = pd.DataFrame(data_list)
df = df.append(new_df)