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

相关问题

pandas 添加一列

可以使用 `df['new_column'] = values` 来添加一列，其中 `df` 是你的 DataFrame，`new_column` 是你要添加的列名，`values` 是你要添加的值。例如：

import pandas as pd

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

# 添加一列
df['C'] = [7, 8, 9]

print(df)

输出：

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

pandas添加一列series

可以使用以下代码将一个Series添加为DataFrame的一列：

import pandas as pd

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

# 创建Series
s = pd.Series([7, 8, 9])

# 将Series添加为DataFrame的一列
df['C'] = s

print(df)

输出：

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