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pythondict，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pandasDataFrame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