dataframe新增一列，新增的列第一和第二个元素为空，第三个为’0-1‘，第四个为’1-2‘，以此类推

可以使用 pandas 的 `DataFrame.loc` 方法，结合列表推导式和字符串格式化来实现：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 新增一列
df.loc[:, 'C'] = [f'{i}-{i+1}' if i > 1 else '' for i in range(len(df.index))]

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A   B    C
0  1   6     
1  2   7     
2  3   8  0-1
3  4   9  1-2
4  5  10  2-3

其中，`{i}-{i+1}` 使用字符串格式化将 `i` 和 `i+1` 拼接在一起。`if i > 1 else ''` 则是为了让前两行的值为空字符串。

相关问题

dataframe新增一列，新增的列第一和第二个元素为空，第三个为’0-1‘，第四个为’1-2，以此类推，并把新增的那一列放在第一列

可以使用 pandas 库来实现。假设你有一个名为 df 的 DataFrame，可以按照以下方式添加新列并将其放在第一列：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 新增一列，第一、二个元素为空，第三个为 '0-1'，第四个为 '1-2'，以此类推
new_col = pd.Series([None, None, '0-1', '1-2'], name='D')

# 将新列插入到第一列
df.insert(0, 'D', new_col)

print(df)

输出结果为：

      D  A  B  C
0  None  1  4  7
1  None  2  5  8
2   0-1  3  6  9
3   1-2  4  7  10

其中 `insert()` 方法用于插入新列，第一个参数是插入的位置，第二个参数是新列的列名，第三个参数是新列的数据。

dataframe新增一列，新增的列第一和第二个元素为空，第三个为’0-1‘，第四个为’1-2，并把新增的那一列放在第一列‘，以此类推

可以使用 pandas 库来实现。假设你有一个名为 df 的 DataFrame，可以按照以下方式添加新列并将其放在第一列：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 新增一列，第一、二个元素为空，第三个为 '0-1'，第四个为 '1-2'，以此类推
new_col = pd.Series([None, None, '0-1', '1-2'], name='D')

# 将新列插入到第一列
df.insert(0, 'D', new_col)

print(df)

输出结果为：

      D  A  B  C
0  None  1  4  7
1  None  2  5  8
2   0-1  3  6  9
3   1-2  4  7  10

其中 `insert()` 方法用于插入新列，第一个参数是插入的位置，第二个参数是新列的列名，第三个参数是新列的数据。