向Pandas中的现有DataFrame添加新列

Pandas 数据框是一种二维数据结构,即,数据以表格的形式在行和列中对齐。可以使用python dict,list和series等创建它。在本文中,我们将看到如何在现有数据框中添加新列。因此,首先让我们使用pandas系列创建一个数据框。在下面的示例中,我们将熊猫系列转换为一列的数据框,并为其指定列名称Month_no。

示例

import pandas as pd

s = pd.Series([6,8,3,1,12])

df = pd.DataFrame(s,columns=['Month_No'])

print (df)

输出结果

运行上面的代码将为我们提供以下结果:

   Month_No

0       6

1       8

2       3

3       1

4       12

使用insert()方法

我们可以使用insert()pandas函数,该函数会将列插入到其索引指定的位置。下面,我们将一个月中的天数作为列添加到索引位置为1的现有pandas DataFrame中。

示例

import pandas as pd

s = pd.Series([6,8,3,1,12])

df = pd.DataFrame(s,columns=['Month_No'])

#在位置1插入新列。

df.insert(1,"No_of_days",[30,31,31,31,31],True)

print (df)

输出结果

运行上面的代码给我们以下结果-

   Month_No No_of_days

0       6       30

1       8       31

2       3       31

3       1       31

4       12      31

使用assign()方法

assign()方法

示例

import pandas as pd

s = pd.Series([6,8,3,1,12])

df = pd.DataFrame(s,columns=['Month_No'])

#在末尾插入一列

df = df.assign(No_of_days = [30,31,31,31,31])

print (df)

输出结果

运行上面的代码给我们以下结果-

   Month_No No_of_days

0       6       30

1       8       31

2       3       31

3       1       31

4       12      31

以上是 向Pandas中的现有DataFrame添加新列 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/327640.html

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