python 往已存在的dataframe中加入一列数据，并重命名列名

可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 方法 `assign` 来添加一列数据，并且可以使用 `rename` 方法来重命名列名，示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 添加一列数据，并重命名列名
df = df.assign(C=[7, 8, 9]).rename(columns={'C': 'NewColumnName'})

上述代码中，首先创建了一个原始的 DataFrame，包含两列数据，分别命名为 A 和 B，然后使用 `assign` 方法添加了一列数据，命名为 C，内容分别为 7、8、9，最后使用 `rename` 方法将 C 列的列名重命名为 NewColumnName，得到最终的 DataFrame。

相关问题

python建立空的dataframe，写入一列数字，并重命名列名

好的，这个问题属于编程问题。

可以使用以下代码来建立空的dataframe，并写入一列数字，并重命名列名：

import pandas as pd

# 建立空的dataframe
df = pd.DataFrame()

# 写入一列数字
df['column_name'] = [1, 2, 3, 4]

# 重命名列名
df = df.rename(columns={'column_name': 'new_column_name'})

将series的索引作为dataframe的列名，怎么弄

可以使用`reset_index()`方法将series的索引转换为dataframe的列，然后再使用`rename_axis()`方法将索引名称设置为None。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例Series
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'], name='values')

# 将Series转换为DataFrame并重命名列名
df = pd.DataFrame(s.reset_index())
df = df.rename(columns={'index': 'new_column_name', 'values': 'values_column_name'}).rename_axis(None, axis=1)

print(df)

输出结果：

  new_column_name  values_column_name
0               a                   1
1               b                   2
2               c                   3

其中，`reset_index()`方法将`s`的索引转换为一个名为`index`的列，然后使用`rename()`方法将`index`列重命名为`new_column_name`，将`s`中的数据列重命名为`values_column_name`。最后使用`rename_axis()`方法将列索引的名称设置为`None`。