如果你需要在 DataFrame 中的特定位置插入列,可以使用.insert()方法。这个方法允许你指定列的插入位置、列名和数据。 示例代码 2 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...
df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 添加新列,该列是现有两列的和df['C']=df['A']+df['B']print(df) Python Copy Output: 4. 使用insert方法插入列 如果你需要在特定的位置插入列,可以使用insert方法。这个方法允许你指定新列的插入位置。 示例代码 4 importpandasaspd df=pd.Da...
df['new_column'] = 0 # 在指定位置添加空列并初始化为NaN df.insert(2, 'new_column', np.nan) 在这个例子中,我们首先创建了一个空的DataFrame,然后使用np.nan将新列初始化为空值。接下来,我们可以选择给新列赋予特定的值,或者使用df.insert()在指定位置添加空列。请注意,这只是一个示例,你可以根据实...
column:要插入的列的名称。 value:要插入的值,可以是单个值、列表或数组。 allow_duplicates:是否允许插入重复的列名,默认为False。 使用insert()函数可以在表的指定位置插入新的行。下面是一个示例: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age...
使用insert方法在指定位置插入一行或多行数据insert方法可以在指定位置插入一行或多行数据。需要提供要插入的数据以及要插入的位置的索引或位置。示例代码: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df.insert(loc=1, column='C', value=[7]) # 在位置1插入列C和值7,形成新的列...
new_df = df.assign(new_column=values) 复制代码 其中,values是一个具有相同长度的列表、NumPy数组或pandas Series。 使用insert()方法在指定位置新增数据列。insert()方法可以在DataFrame中的指定位置插入一列数据。例如,使用以下代码在位置1新增一个名为new_column的数据列: df.insert(loc=1, column='new_colum...
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...
df_insert = df.copy()df_insert.insert(loc=1, column='C', value=df['A'] + df['B'])print("\nDataFrame with inserted column:")print(df_insert)输出结果：DataFrame with inserted column: A C B15412752396在上面的示例中，我们使用 insert方法在位置1插入新的列，该列的名称为'C'，值为...
1.2.1 将list作为一行插入df import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=1) #df.append() insert_data = ['shao',29,'female'] #现将这个数据转化成df并用T转置。 #如果不转置,这里将是一列数据,无法与上面的df组合在一起的。
column:给插入的列取名,如 column='新的一列' value:新列的值,数字、array、series等都可以 allow_duplicates:是否允许列名重复,选择Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的df: 在第三列的位置插入新列: #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列,从0开始计算 df....