dataframe添加一列 数据为空

可以使用pandas的assign方法来添加一列数据为空的列。

示例代码：

import pandas as pd

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

df = df.assign(C=pd.Series(dtype=float))

print(df)

输出结果：

   A  B   C
0  1  4 NaN
1  2  5 NaN
2  3  6 NaN

在这个示例中，我们使用pandas的assign方法添加了一个名为C的列，其中的数据为空。在这里，我们使用了Series的dtype参数来指定列的数据类型为float，以便在空列中填充NaN值。

相关问题

dataframe添加一列数据

要向DataFrame添加一列数据，你可以使用以下方法之一：

1. 使用索引直接赋值：

df['新列名'] = 新列数据

2. 使用`insert()`方法在指定位置插入列：

df.insert(插入位置, '新列名', 新列数据)

3. 使用`assign()`方法创建新的DataFrame，并将其赋值给原始DataFrame：

df = df.assign(新列名=新列数据)

注意：确保新列数据的长度与DataFrame的行数相匹配。否则，你可能会遇到"Length of values does not match length of index"的错误。

python pandas的dataframe添加一列数据

要向 Python Pandas DataFrame 添加一行数据，可以使用 `append()` 方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

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

# 创建要添加的行数据
new_row = {'列1': 4, '列2': 'D'}

# 使用 append() 方法将行数据添加到 DataFrame 中
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print(df)

输出结果如下：

   列1 列2
0   1  A
1   2  B
2   3  C
3   4  D

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列数据的 DataFrame，然后创建一个新的行数据，并使用 `append()` 方法将其添加到 DataFrame 中。请注意，我们使用了 `ignore_index=True` 参数来确保新行数据的索引是自动生成的整数索引。如果不使用该参数，新行数据的索引将是原始 DataFrame 中最后一行的索引加 1。