在pandas数据框中插入numpy列

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保已经安装了pandas和numpy库，并导入它们：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个pandas数据框，例如：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 创建一个numpy数组，作为要插入的新列数据：

new_column = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

1. 将新列插入到数据框中，可以使用以下方法：

df['C'] = new_column

这将在数据框df中创建一个名为'C'的新列，并将new_column的值赋给它。

1. 最后，可以打印出更新后的数据框，以验证新列是否成功插入：

print(df)

完整的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

new_column = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
df['C'] = new_column

print(df)

这样就成功在pandas数据框中插入了一个numpy列。对于pandas数据框中的每一行，新列'C'将包含对应位置的new_column值。这种方法适用于在数据框中插入任何numpy数组作为新列的情况。

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