python中，在dataframe追加一列数据，数据类型为列表，提供代码示例

假设你已经有了一个DataFrame对象`df`和一个列表`new_list`，需要将列表添加到DataFrame中作为一列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 待追加的列表
new_list = [7, 8, 9]

# 将列表添加到DataFrame中作为一列
df['C'] = new_list

# 显示结果
print(df)

输出结果：

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

可以看到，新列'C'已经成功添加到DataFrame中了。

相关问题

spark怎么把两个有相同列dataframe合并

### 回答1：
您好，对于您的问题，可以使用spark中的join操作将两个有相同列的dataframe合并。具体来说，可以使用以下代码：

df1.join(df2, "相同列名")

其中，df1和df2是两个需要合并的dataframe，"相同列名"是这两个dataframe中相同的列名。这样就可以将两个dataframe按照相同列进行合并了。希望能对您有所帮助。

### 回答2：
Spark可以使用`union()`方法将两个具有相同列的DataFrame进行合并。`union()`方法用于将一个DataFrame追加到另一个DataFrame的末尾。

假设我们有两个DataFrame：df1和df2，它们具有相同的列名和数据类型。要将它们合并成一个DataFrame，可以使用以下代码：

merged_df = df1.union(df2)

这将返回一个新的DataFrame，其中包含df1和df2中的所有行。请注意，合并后的DataFrame将保留df1和df2的原始顺序。

如果要保留合并后DataFrame的原始索引，可以使用`withColumn("index", monotonically_increasing_id())`方法为每个DataFrame添加一个新的索引列，然后使用`orderBy("index")`方法对索引列进行排序，以确保行的顺序正确。

以下是完整的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data1 = [("A", 1), ("B", 2)]
data2 = [("C", 3), ("D", 4)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["col1", "col2"])
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["col1", "col2"])

# 为每个DataFrame添加索引列
df1 = df1.withColumn("index", monotonically_increasing_id())
df2 = df2.withColumn("index", monotonically_increasing_id())

# 合并DataFrame并按索引排序
merged_df = df1.union(df2).orderBy("index")

# 显示合并后的DataFrame
merged_df.show()

输出结果为：

+----+----+-----+
|col1|col2|index|
+----+----+-----+
|   A|   1|    0|
|   B|   2|    1|
|   C|   3|    2|
|   D|   4|    3|
+----+----+-----+

### 回答3：
在Spark中，可以使用`unionAll`方法将两个有相同列的DataFrame合并起来。`unionAll`方法将两个DataFrame的行连接起来，要求两个DataFrame的列名和列的数据类型完全一致。

下面是一个示例：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Merge DataFrames")
  .getOrCreate()

import spark.implicits._

// 创建第一个DataFrame
val df1 = Seq(
  ("Alice", 25),
  ("Bob", 30)
).toDF("name", "age")

// 创建第二个DataFrame
val df2 = Seq(
  ("Charlie", 35),
  ("David", 40)
).toDF("name", "age")

// 合并两个DataFrame
val mergedDF = df1.unionAll(df2)

mergedDF.show()

上述代码创建了两个DataFrame `df1` 和 `df2`，分别包含了相同的列名和数据类型。然后使用`unionAll`方法将它们合并成一个新的DataFrame `mergedDF`。最后通过`show`方法查看合并后的结果。

输出结果如下：

+-------+---+
|   name|age|
+-------+---+
|  Alice| 25|
|    Bob| 30|
|Charlie| 35|
|  David| 40|
+-------+---+

可以看到，合并后的DataFrame包含了原先两个DataFrame的所有行。