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 pds = 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_No0 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 pds = 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_days0 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 pds = 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_days0 6 30
1 8 31
2 3 31
3 1 31
4 12 31
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