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

pandas添加一列

在Pandas库中，添加新的一列可以通过创建一个新的Series（一维索引数组）并将其命名为所需的列名来完成。以下是一些步骤说明：

1. **创建新数据**: 首先，你需要定义你要添加的新值。这可能是一个常量、另一个数据结构（如列表或字典），或者是其他现有列的一个表达式。

# 创建一个简单的例子，例如添加一列年龄
new_column_name = 'Age'
new_values = [30, 25, 35, 40] # 这是新列的值

# 或者，如果你想要基于已存在的列生成新的列，例如基于姓名长度
df['Name'].apply(len).rename('Length_of_Name')

2. **将新系列附加到DataFrame**:
- 如果你有一个完整的Series，可以直接用`.loc`, `.iloc`或`.assign`方法添加到DataFrame中。

# 新建Series并将其追加到 DataFrame
df = df.assign(**{new_column_name: new_values})
# 或者直接使用Series构造
df[new_column_name] = pd.Series(new_values)

# 或者使用loc/iloc方法
df.loc[:, new_column_name] = new_values

3. **注意**: 如果你想根据DataFrame的其他列动态生成新值，可以使用条件逻辑（如if-else语句）或Pandas的函数（如map()或applymap()）。

df['NewColumn'] = df['ExistingColumn'].apply(lambda x: x * 2 if x > 10 else 'Below Ten')

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。