dataframe 增加一列
时间: 2023-11-18 13:01:06 浏览: 31
你可以使用 Pandas 库中的 `assign` 方法增加一列,或者直接给 DataFrame 对象赋值新列。下面是两种方法的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 使用 assign 方法增加一列
df = df.assign(C=[7, 8, 9])
print(df)
# 直接给 DataFrame 对象赋值新列
df['D'] = [10, 11, 12]
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
```
相关问题
pandas dataframe增加一列
在pandas dataframe中增加一列可以使用多种方法,以下是几种常用的方法:
1. 直接赋值:可以通过直接赋值的方式增加一列,例如df['new_column'] = [1, 2, 3]。
2. df.apply()方法:可以使用df.apply()方法调用自定义函数,对每一行或每一列进行元素级别的运算,并将结果赋值给新的一列。
3. np.where()方法:可以使用np.where()方法根据条件判断,对每一行或每一列进行元素级别的运算,并将结果赋值给新的一列。
4. df.assign()方法:可以使用df.assign()方法创建新的列,并将其添加到原始数据框中。
例如,如果我们想在一个名为df的数据框中增加一列名为new_column,可以使用以下代码:
df['new_column'] = [1, 2, 3]
dataframe增加一列数据
在Python中使用pandas库创建DataFrame对象,可以方便地对数据进行处理和操作。当需要向DataFrame中增加一列数据时,可以使用赋值的方式给DataFrame添加新的列,举例如下:
假设有如下DataFrame对象df:
```
import pandas as pd
data = {'name':['David', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age':[25, 32, 18, 47],
'gender':['M', 'F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
```
现在,我们需要在df中增加一列score,其值为[85, 90, 70, 95],可以通过以下代码实现:
```
new_column = [85, 90, 70, 95]
df['score'] = new_column
```
分析代码可知,先定义了一个列表new_column,里面包含需要添加的新列数据。然后使用df['score'] = new_column这行代码进行赋值,其中score为新列的列名。
此时,DataFrame对象df就新增了一列score,最终结果为:
```
name age gender score
0 David 25 M 85
1 Alice 32 F 90
2 Bob 18 M 70
3 Charlie 47 M 95
```