给datafram数据添加新的列，但是不插入数据

你可以使用`df['new_col_name'] = None` 或者 `df['new_col_name'] = np.nan`来添加一个新的列到`dataframe`中，但是不插入数据。其中`new_col_name`是你想要添加的新列的名称。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}

df = pd.DataFrame(data)

# 添加一个新列
df['Gender'] = None

print(df)

这会输出如下结果：

       Name  Age       City Gender
0     Alice   25    Beijing   None
1       Bob   30   Shanghai   None
2   Charlie   35  Guangzhou   None
3     David   40   Shenzhen   None

可以看到，新列`Gender`已经被成功添加到了`dataframe`中，但是没有插入数据。

相关问题

给datafram数据添加新的列

你可以使用`df['new_col_name'] = new_col_data`来添加一个新的列到`dataframe`中。其中`new_col_name`是你想要添加的新列的名称，`new_col_data`是你想要添加的新列的数据。例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}

df = pd.DataFrame(data)

# 添加一个新列
df['Gender'] = ['Female', 'Male', 'Male', 'Male']

print(df)

这会输出如下结果：

       Name  Age       City  Gender
0     Alice   25    Beijing  Female
1       Bob   30   Shanghai    Male
2   Charlie   35  Guangzhou    Male
3     David   40   Shenzhen    Male

可以看到，新列`Gender`已经被成功添加到了`dataframe`中。

判断datafram类型数据某个列数据重复

可以使用 Pandas 库中的 `duplicated()` 函数来判断 DataFrame 中某个列的数据是否重复。该函数会返回一个布尔型的 Series，表示每一行是否是重复行。例如，假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含一个名为 `column_name` 的列，可以使用以下代码判断该列的数据是否重复：

duplicated = df.duplicated(subset=['column_name'])

其中 `subset` 参数指定要判断重复的列名。如果该列中有重复数据，`duplicated` Series 中对应的值将为 `True`，否则为 `False`。