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
#create DataFrame df=pd.DataFrame({'points':[25,12,15,14,19],'assists':[5,7,7,9,12],'rebounds':[11,8,10,6,6]})#insertnewcolumn'player'asthird column player_vals=['A','B','C','D','E']df.insert(loc=2,column='player',value=player_vals)df points assists player rebounds0...
直接使用赋值语句,通过给数据框赋予一个新的列名来插入新列。例如,可以使用df['new_column'] = values来插入一个新列,其中values是一个包含新列数据的列表或数组。 使用insert方法,通过指定插入位置和列名来插入新列。例如,可以使用df.insert(loc, column, value)来在指定位置插入一个新列,其中loc是插入位置的索...
新增加一列df.columns.insert(位置, '列名') new_c = df.columns.insert(6, '新增') Index(['城市', '环比', '同比', '定基', '新增'], dtype='object') 1. 2. 3. 新增加一列赋值df.reindex(columns=new_c , fill_value=值) new_d = df.reindex(columns=new_c, fill_value=200) print...
#新建列new_col = np.random.randn(10)#在位置2插入新列df.insert(2,'new_col', new_col) df 3.Cumsum 数据帧包含3个不同组的年份值。我们可能只对某些情况下的累积值感兴趣。Pandas提供了一个易于使用的函数来计算累计和,即cumsum。 如果我们只应用cumsum函数,group里的(A,B,C)将被忽略,因为我们无法...
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...
pandas中insert函数的用法 在Pandas库中，`insert()`函数用于在DataFrame中插入新的列或修改已有列的位置。它的语法如下：```python DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)```参数说明：- `loc`：整数，表示要插入/修改列的位置索引。索引值必须在范围内，否则会引发`IndexError`异常。- ...
insert(loc=2,column='job',value=['student','doctor','lawyer','teacher'],allow_duplicates=False) print(df) 2.4 pd.concat() 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) # print(df) #使用pd.concat()拼接,加一列空列...
新增加一列df.columns.insert(位置, '列名') new_c = df.columns.insert(6, '新增') Index(['城市', '环比', '同比', '定基', '新增'], dtype='object') 1. 2. 3. 新增加一列赋值df.reindex(columns=new_c , fill_value=值) ...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index