pandas dataframe增加一列

在pandas dataframe中增加一列可以使用多种方法，以下是几种常用的方法：
1. 直接赋值：可以通过直接赋值的方式增加一列，例如df['new_column'] = [1, 2, 3]。
2. df.apply()方法：可以使用df.apply()方法调用自定义函数，对每一行或每一列进行元素级别的运算，并将结果赋值给新的一列。
3. np.where()方法：可以使用np.where()方法根据条件判断，对每一行或每一列进行元素级别的运算，并将结果赋值给新的一列。
4. df.assign()方法：可以使用df.assign()方法创建新的列，并将其添加到原始数据框中。

例如，如果我们想在一个名为df的数据框中增加一列名为new_column，可以使用以下代码：
df['new_column'] = [1, 2, 3]

相关问题

pandas dataframe 修改一列的值

要修改pandas dataframe中的某一列的值，可以使用以下语法：

df['column_name'] = new_values

其中，`df`是你的dataframe，`column_name`是你要修改的列的名称，`new_values`是你想要赋值给该列的新值。

例如，如果你想将dataframe中名为`age`的列中所有的值都修改为`30`，可以这样写：

df['age'] = 30

如果你想将该列中的某些特定值修改为新值，可以使用条件语句，例如：

df.loc[df['age'] == 25, 'age'] = 30

以上代码将dataframe中`age`列中值为`25`的行的`age`值修改为`30`。

pandas dataframe 将一列数据插入到一个dataframe对象的指定列

可以使用以下代码将一列数据插入到指定列中：

import pandas as pd

# 创建一个dataframe对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)

# 定义要插入的列数据
new_col = [7, 8, 9]

# 插入数据到指定列
df.insert(loc=1, column='C', value=new_col)
print(df)

在上述代码中，我们首先创建了一个名为`df`的dataframe对象，其中包含两列数据`A`和`B`。然后，我们定义一个包含新列数据的列表`new_col`，并使用`insert()`函数将其插入到了`df`对象的第二列（位置`1`）中，新的列名为`C`。最后，我们打印了修改后的dataframe对象。