pandas新建列号

您好，如果您想在 Pandas 中新建一列，可以使用 DataFrame 中的 `assign` 方法。下面的示例代码演示了如何在一个 DataFrame 中新建一列：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用 assign 方法新建一列
df = df.assign(D=[10, 11, 12])

print(df)

输出结果为：

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

在这个示例中，我们使用 `assign` 方法新建了一列，列名为 'D'，该列包含了值 [10, 11, 12]。同时，我们将新的 DataFrame 赋值给变量 `df`，以便后续使用。希望能够帮到您！

相关问题

pandas新建一列

在pandas中，可以使用多种方法来新建一列。以下是两种常用的方法：

1. 直接赋值：可以通过给DataFrame对象的列赋值的方式来新建一列。例如，可以使用空字符串或其他默认值来初始化新列，然后根据条件或其他列的值进行赋值。

# 方法一：增加值为空的新列
df['D'] = ''  # 增加D列，并赋值为空值。

# 方法二：根据已有列增加新列
df['D'] = df['A'] // 10  # 新建列D。A列数据除以10取整，结果放到D列
df['D'] = df['A'] > 85  # 新建列D。数据为True或False

2. 使用`df.apply()`方法：`df.apply()`方法可以对DataFrame的每一行或每一列应用一个自定义的函数，并将结果赋值给新的列。

# 定义一个函数，用于根据条件生成新列的值
def calculate_D(row):
    if row['A'] > 85:
        return 'High'
    else:
        return 'Low'

# 使用df.apply()方法将函数应用到每一行，并将结果赋值给新列D
df['D'] = df.apply(calculate_D, axis=1)

这样就可以使用以上两种方法来新建一列。根据具体的需求和数据结构，选择适合的方法来新建列。

pandas 插入列

在pandas中，插入新列非常简单。你可以通过新建一个列索引，并为其赋值来实现。例如，如果你有一个DataFrame对象df，你可以使用以下代码在df中插入一个名为"new_column"的新列:

df["new_column"] = value

其中，"new_column"是你想要插入的列名，value是你想要为该列赋的值。这样，新的列就会被添加到DataFrame中了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas添加新列的5种常见方法](https://blog.csdn.net/lzjhyhf/article/details/129205949)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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