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 =...
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_column', value=values) 复制代码 其中,loc是要插入的位置,column是要插入的列名,value是要插入的数据。 无论使用哪种方法,都可以根据需要新增一个或多个数据列到...
import pandas as pd df = pd.DataFrame() 然后,使用range函数生成递增的值,并将其赋给新列: 代码语言:txt 复制 df['new_column'] = range(len(df)) 这将在DataFrame中创建一个名为new_column的新列,并将其值设置为逐步递增的整数。 如果DataFrame已经存在,并且你想要在现有列的基础上逐步递增,可以使用cum...
按照特定列的值填充缺失值:df['column'].fillna(df['column'].mean()) 删除包含缺失值的行:df.dropna() 替换特定值:df.replace(old_value, new_value) 去除字符串中的空格:df['column'] = df['column'].str.strip() 数据转换 更改列的数据类型:df['column'] = df['column'].astype(int) 将日期...
这将在DataFrame df中创建一个名为'new_column'的新列,其值根据'column'列的每个元素是否大于0来判断,如果大于0,则赋值为'positive',否则赋值为'negative'。 总结: pandas提供了多种方式来从现有列值创建新列,包括使用算术运算符、函数和条件语句等。通过这些方法,可以方便地对数据进行进一步的处理和计算。更多关...
1. 列的添加:可以使用assign()函数或者直接赋值的方式。例如,给DataFramedf添加一个名为new_column的新列,其值为原列column1和column2之和: import pandas as pd # 假设已有DataFrame df df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]}) ...
df= pd.DataFrame({'stu_name': ['Nancy','Tony','Tim','Jack','Lucy'],'stu_age': [17,16,16,21,19]}) stu_name stu_age0Nancy171Tony162Tim163Jack214Lucy19 1. 直接增加一列# df['new_column'] ='-' stu_name stu_age new_column0Nancy17-1Tony16-2Tim16-3Jack21-4Lucy19- ...
df['C'] = df.apply(add_column, axis=1) print(df) 输出结果: A B C 0 1 4 6 # (1+4+1=6) 1 2 5 8 # (2+5+1=8) 2 3 6 9 # (3+6+1=9) 注意:使用apply函数添加新列时,需要指定axis=1参数,表示对每一行应用函数。如果不指定该参数,默认情况下会对整个DataFrame应用函数,这可能...
df[column]=df[column].apply(int) 去\n \r df[column]=df[column].apply(lambda x:x.replace('\n', '').replace('\r', '')) 多值替换 df.replace({"a1":"new1","a2":"new2"}, inplace = True) 列里不同的值数量 df.column.nunique() ...
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。