importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 添加新列Cdf['C']=[7,8,9]print(df) Python Copy Output: 示例代码 2:基于现有列计算添加新列 importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[10,20,30],'B':[40,50,60]})# 添加新列C...
当需要从另一个DataFrame或者Series添加列时,可以使用concat函数。这个函数可以沿着一定的轴将多个对象合并在一起。 示例代码3 importpandasaspd# 创建两个DataFramedf1=pd.DataFrame({'A':[1,2,3]})df2=pd.DataFrame({'B':[4,5,6]})# 沿着列方向合并DataFrameresult=pd.concat([df1,df2],axis=1)print(re...
注意:使用loc或iloc添加新列时,新列的数据必须与DataFrame的长度相匹配,否则会抛出错误。3. 使用apply函数apply函数可以将一个函数应用于DataFrame的行或列。我们可以利用这个特性来添加新列,只需将一个返回值的函数应用于每一行即可。示例代码: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], '...
最简单的方法是使用赋值操作来添加新列。你可以直接为新列赋值一个列表,列表的长度必须与DataFrame的行数相匹配: python # 添加新列C df['C'] = [7, 8, 9] 此时,DataFrame df 将包含三列:A、B和C。 4. (可选)验证新列是否已成功添加 你可以通过打印DataFrame或使用head()方法来验证新列是否已成功添...
【6月更文挑战第15天】在Python的pandas库中,向DataFrame添加新列简单易行。可通过直接赋值、使用Series或apply方法实现。例如,直接赋值可将列表或Series对象分配给新列;使用Series可基于现有列计算生成新列;apply方法则允许应用自定义函数到每一行或列来创建新列。
假如dataframe1.shape=(5,4),dataframe2.shape=(5,6),运行代码:dataframe3=pd.concat([dataframe1,dataframe2], axis=1),则dataframe3.shape=(5,10)。关键点是axis=1,指明是列的拼接 三、dataframe插入行 插入行数据,前提是要插入的这一行的值的个数能与dataframe中的列数对应且列名相同,思路:先切割,再...
从pandas dataframe中的现有列创建新列可以使用以下方法: 1. 使用算术运算符创建新列:可以使用加法、减法、乘法、除法等算术运算符来对现有列进行操作,并将结果赋值给新列。例如,要创建一...
一、增加列和行 二、插入新增列、行 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['name','gender','age']) print("---在最后新增一列---") print("---案例1---") # ...
(1)第一个方法是利用pd.concat 在DataFrame后面添加两列,这种方法的缺点是不能指定位置 pd.concat([df, pd.DataFrame(columns=list('DE'))]) (2)第二种方法是利用 reindex来重排和增加列名df.reindex(columns=list('ABCDE')) 这种方法,你可以改变各列的相对位置,且保留原始列的数值,比如df.reindex(columns=...