pandas 追加写入列

要在 pandas 中追加写入列，可以使用 `DataFrame.assign()` 方法。例如，假设你有一个 DataFrame `df`，并且想要将一个名为 `new_column` 的列追加到其中，可以使用以下代码：

df = df.assign(new_column=[1, 2, 3, 4])

这将在 DataFrame 的末尾添加一个名为 `new_column` 的列，其中包含值 `[1, 2, 3, 4]`。如果你想要添加多个列，可以在 `assign()` 方法中指定它们，例如：

df = df.assign(new_column1=[1, 2, 3, 4], new_column2=['a', 'b', 'c', 'd'])

这将在 DataFrame 的末尾添加两列，名为 `new_column1` 和 `new_column2`，分别包含值 `[1, 2, 3, 4]` 和 `['a', 'b', 'c', 'd']`。

相关问题

pandas 指定位置追加写入列

要在 pandas 中指定位置追加写入列，可以使用 `DataFrame.insert()` 方法。这个方法允许你在 DataFrame 的指定位置插入列。例如，假设你有一个 DataFrame `df`，并且想要在第二列之后插入一个名为 `new_column` 的列，可以使用以下代码：

df.insert(2, 'new_column', [1, 2, 3, 4])

这将在 DataFrame 的第二列之后插入一个名为 `new_column` 的列，其中包含值 `[1, 2, 3, 4]`。第一个参数 `2` 是插入位置的索引，第二个参数 `'new_column'` 是插入列的名称，第三个参数 `[1, 2, 3, 4]` 是插入列的值。

如果你想要插入多个列，可以多次调用 `insert()` 方法，例如：

df.insert(2, 'new_column1', [1, 2, 3, 4])
df.insert(3, 'new_column2', ['a', 'b', 'c', 'd'])

这将在 DataFrame 的第二列和第三列之间插入一个名为 `new_column1` 的列，以及在第三列和第四列之间插入一个名为 `new_column2` 的列。

python pandas 追加

pandas是Python中一个非常流行的数据处理库，可以用于数据清洗、数据分析、数据可视化等多个方面。在pandas中，可以使用df.append()方法来追加数据。

下面是一个简单的例子，假设我们有两个DataFrame对象df1和df2，它们的列名和数据类型都相同，我们可以使用df1.append(df2)来将df2的数据追加到df1的末尾：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 将df2的数据追加到df1的末尾
df1 = df1.append(df2)

# 输出结果
print(df1)

输出结果为：

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

可以看到，df2的数据已经成功追加到了df1的末尾。

需要注意的是，df.append()方法并不会修改原始的DataFrame对象，而是返回一个新的DataFrame对象。因此，在上面的例子中，我们需要将df1重新赋值为df1.append(df2)的结果。