python pandas添加新的列
时间: 2023-04-27 19:02:36 浏览: 171
在Python Pandas中添加新列可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 添加新列
df['C'] = [7, 8, 9]
# 打印DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
其中,`df['C']`表示添加一个名为C的新列,`[7, 8, 9]`表示新列的数据。
相关问题
python pandas 新列
想要在Python Pandas中添加新列,有几种方法可以实现。其中一种常用的方法是使用df['new'] = value的方式,其中df是你的数据框,'new'是你要添加的新列的名称,value是你要给新列赋的值。这样就可以在数据框中添加一个新列,并赋予指定的值。
另一种方法是使用df.insert()函数,在指定的位置插入新列。该函数的参数包括插入位置、列名和值。例如,df.insert(2, 'new', value)将在第3列的位置插入一个名为'new'的列,并给定指定的值。这种方法可以在特定的位置插入新列,而不是在末尾添加。
还有一种方法是使用assign()函数,该函数可以同时添加多个新列。例如,df = df.assign(new1=value1, new2=value2)可以在数据框中添加名为new1和new2的两个新列,并分别赋予指定的值。这种方法适用于一次添加多个新列的情况。
综上所述,你可以根据具体的需求选择适合的方法来在Python Pandas中添加新列。
python 中运用pandas添加列
在 Pandas 中添加列有多种方法,其中最常见的方法是使用赋值语句或 loc 函数。例如,如果我们有一个 DataFrame df,想要在其中添加一个名为 new_col 的新列,可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 使用赋值语句添加新列
df['new_col'] = [7, 8, 9]
# 使用 loc 函数添加新列
df.loc[:, 'new_col2'] = [10, 11, 12]
```
在上述代码中,第一行创建了一个 DataFrame,其中包含两列 A 和 B。接下来的两行演示了两种方法来添加新列。第一种方法使用赋值语句,将一个列表 [7, 8, 9] 赋值给新列 new_col。第二种方法使用 loc 函数,选择所有行和新列名 new_col2,并将一个列表 [10, 11, 12] 赋值给它们。
此外,我们还可以使用 insert 函数在 DataFrame 中的指定位置插入新列。例如,以下代码将在第二列之后插入一个名为 new_col 的新列:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 使用 insert 函数在指定位置插入新列
df.insert(1, 'new_col', [7, 8, 9])
```
在上述代码中,第一行创建了一个 DataFrame,其中包含两列 A 和 B。第二行使用 insert 函数,在第二列之后插入了一个名为 new_col 的新列,并将一个列表 [7, 8, 9] 赋值给它。其中,1 表示要插入的位置,'new_col' 表示新列名。