DataFrame(data) # Using DataFrame.insert() to add a column df.insert(2, "Age", [21, 23, 24, 21], True) # Observe the result print(df) Python Copy输出:方法#3:使用Dataframe.assign()方法这个方法将创建一个新的数据框架,并在旧的数据框架中添加一个新的列。
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], 'B': [4, 5, 6]}) def add_column(row): return row['A'] + row['B'] + 1 df['C'] =...
df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 在第一列位置插入新列df.insert(1,'NewColumn',[10,20,30])print(df) Python Copy Output: 3. 使用.assign()方法添加列 .assign()方法可以链式添加多个新列,这个方法返回一个新的 DataFrame,原始 DataFrame 不会被修改。 示例代码 3 importpanda...
# 创建一个简单的DataFrame data={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)# 定义一个函数,将年龄加上5defadd_five(age):returnage+5# 使用apply函数将函数应用到'Age'列,并创建新列'Adjusted_Age'df['Adjusted_Age']=df['Age'].apply(add_five)print(df) ...
This tutorial has shown how toappend, combine, and concatenate new variables to a pandas DataFrame within a for loopin Python. If you have any additional questions, please let me know in the comments below. In addition, please subscribe to my email newsletter to receive updates on new posts...
Insert Column at Specific Position of pandas DataFrame Manipulate pandas DataFrames in Python Introduction to the pandas Library in Python Python Programming Overview Summary: You have learned in this article how toconcatenate and stack a new row to a pandas DataFrameto create a union between a Dat...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以...
我的Dataframe看起来像这样,如果有我感兴趣的col2。对于DataFrame中的每一行,我需要将[0,0]添加到col2中的列表中。我真正的DataFrame是动态形状的,所以我不能单独设置每个单元格。 最终结果应如下所示: 我和df.apply和df.assign混在一起,但我似乎无法让它发挥作用。我尝试了: ...
df.loc[:,"Column_Total"] = df.sum(axis=1) 2、如果有文字 import pandas as pd data = [('a',1,2,3),('b',4,5,6),('c',7,8,9),('d',10,11,12)]df = pd.DataFrame(data,columns=('col1', 'col2', 'col3','col4'))df.loc['Column_Total']= df.sum(numeric_only=True...