python 向DataFrame二维数组插入一列数据

可以使用`pandas`库中的`insert()`方法向`DataFrame`二维数组中插入一列数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 插入新列数据
df.insert(loc=1, column='C', value=[7, 8, 9])

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

   A  C  B
0  1  7  4
1  2  8  5
2  3  9  6

其中，`insert()`方法中的参数含义如下：

- `loc`：插入列的位置，可以是列名或列索引。
- `column`：插入列的列名。
- `value`：插入列的数据。

相关问题

python使用Dataframe创建二维数组

使用pandas库中的Dataframe函数可以创建二维数组。

首先需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后可以使用Dataframe函数创建一个空的二维数组：

df = pd.DataFrame()

也可以在创建时指定数组的大小和内容：

df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

这样就创建了一个3行3列的二维数组，内容为：

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

可以通过loc属性来访问数组的元素：

df.loc[1,2] # 访问第二行第三列的元素，输出6

也可以通过at属性来访问数组的元素：

df.at[1,2] # 访问第二行第三列的元素，输出6

通过以上方法，就可以使用Dataframe创建二维数组并访问其中的元素。

python的pandas二维数组增加一列

可以使用以下代码在 Pandas 二维数组中增加一列：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 在 DataFrame 中增加一列
df['C'] = [7, 8, 9]

# 打印 DataFrame
print(df)

这将输出以下结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9