做一个dataframe,列名叫ds，ds为2019年1月、2月和3元

很好的问题！以下是实现你要求的代码：

import pandas as pd

ds = pd.DataFrame(columns=['ds'])
ds['ds'] = ['2019年1月', '2019年2月', '2019年3月']
print(ds)

输出结果为：

         ds
0  2019年1月
1  2019年2月
2  2019年3月

希望这能够帮助到你！如果你有其他问题，也欢迎继续提问。

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dataframe新添加一列时间类型，只需要2021年6月起每月一个，写出代码

假设你有一个名为`df`的DataFrame，你可以使用以下代码在其中添加一个名为`date`的时间类型列，从2021年6月开始，每月递增一个月：

import pandas as pd
import datetime

start_date = datetime.date(2021, 6, 1)
num_months = len(df.index)

df['date'] = pd.date_range(start_date, periods=num_months, freq='M')

在这个例子中，我们首先导入了`pandas`库和`datetime`模块。然后，我们定义了一个名为`start_date`的变量，它包含了我们要开始的日期（2021年6月1日）。接下来，我们计算了`num_months`，这是我们DataFrame中行的数量。最后，我们使用`pd.date_range`函数创建了一个时间范围，从`start_date`开始，每月递增一个月，包括`num_months`个时间点。我们将这个时间范围分配给一个名为`date`的新列，将其添加到我们的DataFrame中。

将dataframe的一列添加为另一个dataframe的新列

你可以使用 `join` 或 `merge` 函数将两个 DataFrame 进行合并，并将一个 DataFrame 的列添加为另一个 DataFrame 的新列。

以 `df1` 和 `df2` 为例，假设你要将 `df1` 的列 `col1` 添加为 `df2` 的新列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'col1': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'col2': ['x', 'y', 'z']})

# 使用 join 函数合并 DataFrame
df3 = df2.join(df1.set_index('id'), on='id')

# 或者使用 merge 函数合并 DataFrame
df3 = pd.merge(df2, df1, on='id')

这将生成一个新的 DataFrame `df3`，其中包含 `df2` 的所有列和 `df1` 的 `col1` 列作为新列。在这些例子中，我们将 `id` 列用作共同列。