pandas增加一列数据

可以使用`df['new_column'] = new_values`来增加一列数据，其中`df`是你的数据框，`new_column`是你想要添加的新列的名称，`new_values`是一个列表或数组，包含与数据框中行数相同的元素，表示新列的值。例如，以下代码将在名为`df`的数据框中添加一列名为`new_col`的新列，其中值为`[1,2,3,4,5]`：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
new_col = [1, 2, 3, 4, 5]
df['new_col'] = new_col
print(df)

输出结果为：

   A   B  new_col
0  1  10        1
1  2  20        2
2  3  30        3
3  4  40        4
4  5  50        5

相关问题

pandas增加一列数据代码

Sure, 如下是 Pandas 中增加一列数据的示例代码：

import pandas as pd

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

# 增加一列数据
df['C'] = [7, 8, 9]

print(df)

这里，我们创建了一个 DataFrame，并且使用 `df['C'] = [7, 8, 9]` 语句增加了一列数据。

希望能对你有所帮助。

pandas 增加一列

Pandas 是Python的数据分析库，你可以轻松地向DataFrame中增加新的一列。增加新列主要有两种常见方法：

1. **直接赋值**：创建一个新的Series对象，并将其名称指定为你想要添加的新列名，然后将这个Series设置为DataFrame的一个新的列。

import pandas as pd

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

# 新增一列 C，值为 A 和 B 列相加的结果
new_column = df['A'] + df['B']
df['C'] = new_column

# 现在 df 中就有新增的一列 C

2. **使用 apply() 函数**：如果你需要对每一行或每一列应用某种计算来生成新列，可以使用`apply()`函数配合 Lambda 函数。

df['D'] = df.apply(lambda row: row['A'] * row['B'], axis=1)  # 如果你想按行操作
# 或者
df['E'] = df['A'].apply(lambda x: x ** 2)  # 如果你想新建一个列，每个元素都是原列平方