df1['d'] = df2print(df1)""" a b c d A 1 11 123 NaN B 2 33 456 NaN C 3 44 788 NaN """# 原因在于索引df2 = pd.DataFrame(np.array([66,55,44]).reshape((3,1)), columns=list('ABC'))# 注意添加时候的索引df1['d'] = df2print(df1)""" a b c d A 1 11 123 66 B ...
df = pd.DataFrame(data) # 使用insert方法 df.insert(2,'C', [7,8,9]) print(df) insert方法可以在指定位置插入新列。 join方法 importpandasaspd data = {'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用join方法 new_column = pd.Series([7,8,9], name='C') df =...
importpandasaspd 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...
# 定义一个函数来计算每个元素的出现次数并添加到新的列 def add_count_column(column): count_series = column.value_counts() return column.apply(lambda x: count_series[x]) # 对每一列应用这个函数 for column in df.columns: df[f'{column}_count'] = add_count_column(df[column]) print(d...
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...
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。
import pandas as pd import numpy as np from multiprocessing import Pool, cpu_count # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': range(1000000), 'B': range(1000000, 2000000) }) # 定义一个函数,用于添加新列 def add_column(data): data['C'] = data['A'] + data['B'] return ...
# Using DataFrame.insert() to add a column df.insert(2,"Age",[21,23,24,21],True) # Observe the result df 输出: 方法#3:使用Dataframe.assign()方法此方法将创建一个新数据帧,并在旧数据帧中添加一个新列。 Python3实现 # Import pandas package ...
import vaex df = vaex.example() 它的DATAFRAME和Pandas的DataFrame基本都是一样的: df['r'] = some_expression # add a (virtual) column that will be computed on the fly df.mean(df.x), df.mean(df.r) # calculate statistics on normal and virtual columns 可视化方法也是: df.plot(df.x, ...
DataFrame([ ["Spark",20000, "30days"], ["Pandas",25000, "40days"], ]) # Assign column names to existing DataFrame column_names=["Courses","Fee",'Duration'] df.columns = column_names print(df) FAQs on Add Column Names to DataFrame How can I add column names to a Pandas ...