pandas添加一列数据

可以使用 pandas 的 assign 方法来添加一列数据，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.assign(C=[7, 8, 9])

print(df)

输出：

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

相关问题

python pandas 添加一列序号

在Python的pandas库中，你可以使用`assign()`或`.loc`或`.iloc`函数来给DataFrame添加一列序号，也就是索引。这里有几个简单的方法：

1. 使用`assign()`函数：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()  # 假设 df 已经是一个 DataFrame
new_df = df.assign(index=range(len(df)))  # 根据数据框长度创建序号列

2. 使用`.loc`或`.iloc`直接赋值：

df['index'] = df.index  # 使用当前索引作为序号列
# 或者从0开始递增
df['index'] = range(len(df))

在这两个例子中，`index`都是新添加的列名，可以根据需要自行更改。

pandas添加一列并赋值

在使用pandas库中添加一列并赋值的方法有很多种，以下是其中的一种常用方法：

首先，我们需要导入pandas库并创建一个DataFrame。假设我们有一个名为df的DataFrame，它包含了三列数据。

import pandas as pd

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

输出：

添加列前的DataFrame：
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

接下来，我们可以使用直接赋值的方式在DataFrame中添加一列并赋值。假设我们想要在DataFrame中添加一列名为'D'，并将其赋值为[10, 20, 30]。

# 添加一列并赋值
df['D'] = [10, 20, 30]
print('添加列后的DataFrame：')
print(df)

输出：

添加列后的DataFrame：
   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  20
2  3  6  9  30

以上就是使用pandas库在DataFrame中添加一列并赋值的方法。