python将一个dataframe的数据添加至另一个dataframe的首列

可以使用pandas库的concat函数将两个DataFrame合并，并指定`axis=1`表示按列合并，然后再重新命名列名即可将一个DataFrame的数据添加至另一个DataFrame的首列。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 将df2合并到df1的首列
df = pd.concat([df2, df1], axis=1)
df.columns = ['C', 'D', 'A', 'B']

# 输出结果
print(df)

其中，`pd.concat([df2, df1], axis=1)`表示将df2和df1按列合并，即将df2的数据添加至df1的前面；`df.columns = ['C', 'D', 'A', 'B']`表示重新命名列名，将df2的列名'C'和'D'与df1的列名'A'和'B'合并。执行该代码段后，输出的结果为：

   C   D  A  B
0  7  10  1  4
1  8  11  2  5
2  9  12  3  6

可以看到，df2的数据已经添加到了df1的首列。

相关问题

在python新建一个DataFrame，该Dataframe内含一个空列

可以使用pandas库来新建一个DataFrame并添加一个空列，示例如下：

import pandas as pd

# 新建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 添加一个空的列
df['new_column'] = None

# 打印输出新的DataFrame
print(df)

运行结果如下：

Empty DataFrame
Columns: [new_column]
Index: []

可以看到，新建的DataFrame中只有一个名为`new_column`的空列。

python将数据转为dataframe

要将数据转换为DataFrame，可以使用Python中的pandas库。使用pandas中的DataFrame()函数，可以将多种数据类型（例如列表、字典、numpy数组等）转换为DataFrame格式。通过指定参数，还可以设置DataFrame的行名、列名、数据类型等属性。