panddas 怎么在第4列新增一列都是1，列名叫身份类型

您可以使用 Pandas 中的 `insert()` 方法在数据框中插入一列，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 在第4列插入一列都是1的新列
df.insert(3, '身份类型', 1)

print(df)

输出结果为：

   姓名  年龄  身份类型
0  张三  20     1
1  李四  25     1
2  王五  30     1

其中，`insert()` 方法的第一个参数是要插入列的位置，第二个参数是新列的列名，第三个参数是新列的值。在上述示例中，我们把新列插入到了原数据框的第4列，列名为“身份类型”，值为1。

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Pandas是一个强大的数据处理库，在Python中常用于数据分析。当你想从Excel文件中只读取第一行数据并将其存储到列表中，可以使用Pandas的`read_excel()`函数配合一些基本操作。这里有一个示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 将 'your_file.xlsx' 替换为你要读取的实际文件名

# 获取第一行数据（假设索引是从0开始）
first_row = df.iloc[0]

# 转换为列表，如果第一行是Series，则直接list；如果是DataFrame，需要选择列
if isinstance(first_row, pd.Series):
    first_row_list = [first_row]
else:
    first_row_list = first_row.values.tolist()

print("第一行数据已存储为列表：", first_row_list)

在这个例子中，我们首先读取整个Excel文件到一个DataFrame `df`，然后通过`.iloc[0]`获取第一行。接着判断返回的对象是Series还是DataFrame，再将数据转换成列表。