向一个已有数据的dataframe中新加一列,这列数据是由一个将一个numpy.ndarray构成的,如何实现
时间: 2024-05-11 15:16:16 浏览: 17
您可以使用 pandas 库中的 DataFrame 类,使用新列的名称作为索引,将 numpy.ndarray 对象作为值逐行添加到 DataFrame 中的新列中。具体的代码实现如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设你已经有一个名为 df 的 DataFrame,并且你要将一个名为 new_col 的新列添加到其中
# 创建一个 numpy.ndarray 对象 arr 作为新列的数据
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用新列的名称 new_col 作为索引,将 arr 逐行添加到 df 中
df['new_col'] = pd.Series(arr)
```
使用这个方法,您就可以将一个 numpy.ndarray 对象作为新列添加到给定的 DataFrame 中。
相关问题
将一个numpy.ndarray作为一列数据写进dataframe
中,应该如何实现?
您可以使用pandas库的DataFrame函数将numpy数组转换为数据帧,并使用列名指定列名。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含numpy数组的字典
data = {'column_name': np.array([1, 2, 3, 4, 5])}
# 转换为数据帧
df = pd.DataFrame(data)
# 打印数据帧
print(df)
```
输出如下:
```
column_name
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
```
您可以根据需要更改列名,例如`data = {'new_column_name': np.array(...)}`。
将一个numpy.ndarray写进dataframe
可以使用 pandas 库来将一个 numpy.ndarray 写进 dataframe,具体操作如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成 numpy.ndarray
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 创建 dataframe
df = pd.DataFrame(arr, columns=['A', 'B', 'C'])
# 输出 dataframe
print(df)
```
执行上述代码,即可将 numpy.ndarray 写进 dataframe 中。