怎么用pandas库在csv文件中定义新的两列并放在指定列的前面

首先导入pandas库并读取csv文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')

在定义新的两列之前，可以使用df.columns查看csv文件所有列的名称：

print(df.columns)

假设现在需要定义两个新的列，分别为'new_col1'和'new_col2'，并将它们放在指定列'old_col'的前面。可以使用insert()方法来实现：

df.insert(df.columns.get_loc('old_col'), 'new_col1', value1)
df.insert(df.columns.get_loc('old_col'), 'new_col2', value2)

其中，get_loc()方法可以获取指定列的位置，插入新列时指定位置为该列的位置即可。value1和value2分别为新列的值。

最后，可以使用to_csv()方法将修改后的数据保存为csv文件：

df.to_csv('new_filename.csv', index=False)

需要注意的是，to_csv()方法中的index=False表示不保存数据中默认的行索引列。

相关问题

怎么用pandas库在csv文件中定义新的两列并写入数据

可以使用pandas的DataFrame对象来处理CSV文件。下面是一个示例代码，该代码可以在CSV文件中定义新的两列，并将数据写入其中：

import pandas as pd

# 读入csv文件，假设文件名为data.csv
df = pd.read_csv('data.csv')

# 在DataFrame对象中定义新列
df['new_col1'] = [1, 2, 3]  # 通过列表的方式定义列
df['new_col2'] = pd.Series([4,5,6], index=df.index) # 通过Series对象的方式定义列

# 写入csv文件，假设输出文件名为output.csv
df.to_csv('output.csv', index=False)

在上面的示例中，在CSV文件中定义了两列`new_col1`和`new_col2`，并将它们的值赋为`[1, 2, 3]`和`[4, 5, 6]`。随后，调用`to_csv()`方法将修改过的DataFrame对象写入到输出文件`output.csv`中。其中，`index=False`表示不保存DataFrame对象的行索引到输出文件中。

怎么用pandas库在csv文件中定义新的一列并写入数据

可以使用 pandas 库的 `read_csv()` 方法读取旧 CSV 文件，然后使用 `DataFrame` 对象的 `assign()` 方法添加新列并写入新的数据，最后使用 `to_csv()` 方法将新的 `DataFrame` 对象写入到新的 CSV 文件中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取旧 CSV 文件
old_df = pd.read_csv('old.csv')

# 添加新列并写入数据
new_df = old_df.assign(new_column=[1, 2, 3])

# 将新 DataFrame 对象写入到新的 CSV 文件中
new_df.to_csv('new.csv', index=False)

在上面的示例代码中，`assign()` 方法接收一个新列名和一个列表作为参数，将新列名作为 DataFrame 对象的列名并将列表中的数据填充到新列中。`to_csv()` 方法接收一个新文件名并使用给定参数将新 DataFrame 对象写入到新的 CSV 文件中。在这个示例中，`index=False` 表示不将行索引写入到 CSV 文件中。