python 在最前面加入一列

你可以使用 Pandas 库来在 Python 中将一列添加到数据框中。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 在最前面添加一列
df.insert(0, 'new_column', [7, 8, 9])

print(df)

输出结果如下：

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

在上面的代码中，我们首先导入 Pandas 库，然后创建一个示例数据框。接下来，我们使用 `insert()` 函数在第一列（索引为 0）添加了一列名为 "new_column" 的新列，并将其值设置为 `[7, 8, 9]`。最后，我们使用 `print()` 函数打印数据框以查看结果。

相关问题

python 确保某一列每个值要大于等于前面的值

在Python中，如果你想要确保DataFrame或Series的某一列的每个值都大于等于其前面的值，你可以使用`pandas`库中的`cummax()`函数。这个函数返回一个新的 Series 或 DataFrame，其中的每个元素都是其前向累加的最大值。

例如，假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，并且你想检查 `column_name` 列是否满足递增条件：

import pandas as pd

# 假设 df 是你的 DataFrame，column_name 是你要检查的列名
df['column_name'] = df.groupby(level=0)['column_name'].transform('cummax')

# 如果有新数据加入并且需要更新该列，可以这样做：
df.loc[df.index > last_index, 'column_name'] = df.loc[df.index > last_index].groupby(df.index // interval)['column_name'].transform('cummax')

如果某个值违反了递增规则，即小于它前面的值，`cummax()` 将会保留那个值之前的最大值，因此新的值会被设置为其前面的最大值。