Dataframe怎么增加一列

可以使用 DataFrame 的 `assign` 方法来增加一列。具体的操作步骤如下：

首先，假设你有一个 DataFrame，名为 `df`，你要在其中增加一列，名为 `new_col`，该列的值为 `value`。

那么，你可以使用如下代码来增加该列：

df = df.assign(new_col='value')

这行代码会在原 DataFrame 中增加一列，名为 `new_col`，并将该列的所有值都赋值为 `'value'`。

如果你想要根据某些条件来计算该列的值，你可以使用 lambda 表达式。例如，假设你要在 DataFrame 中增加一列，名为 `new_col`，该列的值为 `col1` 与 `col2` 相加。那么，你可以使用如下代码来增加该列：

df = df.assign(new_col=lambda x: x['col1'] + x['col2'])

这行代码会在原 DataFrame 中增加一列，名为 `new_col`，并将该列的值计算为 `col1` 与 `col2` 相加。

除了 `assign` 方法外，还可以使用下面这种方式来增加一列：

df['new_col'] = 'value'

这行代码会在原 DataFrame 中增加一列，名为 `new_col`，并将该列的所有值都赋值为 `'value'`。

需要注意的是，在使用这种方式增加列时，如果你想要根据某些条件来计算该列的值，你需要使用类似于 lambda 表达式的方式来进行计算。例如，假设你要在 DataFrame 中增加一列，名为 `new_col`，该列的值为 `col1` 与 `col2` 相加。那么，你可以使用如下代码来增加该列：

df['new_col'] = df.apply(lambda x: x['col1'] + x['col2'], axis=1)

这行代码会在原 DataFrame 中增加一列，名为 `new_col`，并将该列的值计算为 `col1` 与 `col2` 相加。需要注意的是，`axis=1` 表示对 DataFrame 中的每一行进行计算。