首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将列添加到python pandas中的dataframe

将列添加到Python Pandas中的DataFrame可以使用多种方法。以下是几种常用的方法:

  1. 使用字典添加列: 可以通过将字典作为参数传递给DataFrame的构造函数来添加列。字典的键将成为新列的名称,而字典的值将成为新列的数据。 示例代码:
  2. 使用字典添加列: 可以通过将字典作为参数传递给DataFrame的构造函数来添加列。字典的键将成为新列的名称,而字典的值将成为新列的数据。 示例代码:
  3. 输出结果:
  4. 输出结果:
  5. 使用assign()方法添加列: DataFrame对象具有assign()方法,可以用于添加新列。assign()方法返回一个新的DataFrame对象,其中包含添加的列。 示例代码:
  6. 使用assign()方法添加列: DataFrame对象具有assign()方法,可以用于添加新列。assign()方法返回一个新的DataFrame对象,其中包含添加的列。 示例代码:
  7. 输出结果:
  8. 输出结果:
  9. 使用insert()方法插入列: DataFrame对象还具有insert()方法,可以在指定位置插入新列。该方法接受两个参数,第一个参数是要插入的位置索引,第二个参数是新列的名称和数据。 示例代码:
  10. 使用insert()方法插入列: DataFrame对象还具有insert()方法,可以在指定位置插入新列。该方法接受两个参数,第一个参数是要插入的位置索引,第二个参数是新列的名称和数据。 示例代码:
  11. 输出结果:
  12. 输出结果:

以上是几种常用的方法将列添加到Python Pandas中的DataFrame。根据具体需求选择合适的方法来添加新列。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

(六)PythonPandasDataFrame

我们可以通过一些基本方法来查看DataFrame行索引、索引和值,代码如下所示: import pandas as pd import numpy as np data...admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 (1)添加         添加可直接赋值,例如给 aDF 添加 tax 方法如下...,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...'pay': 5000, 'tax': 0.05} print(aDF) print("===============================") aDF['tax'] = 0.03 # 修改为相同值...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

3.8K20

【如何在 Pandas DataFrame 插入一

前言:解决在Pandas DataFrame插入一问题 PandasPython重要数据处理和分析库,它提供了强大数据结构和函数,尤其是DataFrame,使数据处理变得更加高效和便捷。...然而,对于新手来说,在DataFrame插入一可能是一个令人困惑问题。在本文中,我们分享如何解决这个问题方法,并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。...为什么要解决在Pandas DataFrame插入一问题? Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,由行和组成,类似于Excel表格。...解决在DataFrame插入一问题是学习和使用Pandas必要步骤,也是提高数据处理和分析能力关键所在。 在 Pandas DataFrame 插入一个新。...不同插入方法: 在Pandas,插入列并不仅仅是简单地数据赋值给一个新

72510
  • pythonpandasDataFrame对行和操作使用方法示例

    pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w',使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w',使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w',返回DataFrame...下面是简单例子使用验证: import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...(1) #返回DataFrame第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    13.4K30

    PythonPandasSeries、DataFrame实践

    PythonPandasSeries、DataFrame实践 1. pandas数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关数据标签...2. pandas数据结构DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序,每可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值)。...dataframe数据是以一个或者多个二位块存放(而不是列表、字典或者别的一维数据结构)。 3.索引对象 pandas索引对象负责管理轴标签和其他元素(比如轴名称等)。...4. pandas主要Index对象 Index 最泛化Index对象,轴标签表示为一个由Python对象组成NumPy数组 Int64Index 针对整数特殊Index MultiIndex...函数应用和映射 NumPyufuncs(元素级数组方法)也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各或各行所行成一维数组上可用apply方法。 7.

    3.9K50

    pandas按行按遍历Dataframe几种方式

    遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,DataFrame每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历,DataFrame每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按遍历,DataFrame每一迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行,通过列名name访问对应元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

    7.1K20

    pythonPandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

    跟其他类似的数据结构相比(如Rdata.frame),DataFrame面向行和面向操作基本上是平衡。...导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成字典; dict...:列表或数组赋值给某个时,其长度必须跟DataFrame长度相匹配!!...7 3 4 8 第二种:包含不同子列表列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...参考资料:《利用Python进行数据分析》 在一个空dataframe插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

    4.4K30

    pandas | DataFrame排序与汇总方法

    今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一进行广播运算,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中排序方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...最简单差别是在于Series只有一,我们明确知道排序对象,但是DataFrame不是,它当中索引就分为两种,分别是行索引以及索引。

    4.6K50

    pandas | DataFrame排序与汇总方法

    大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗架构师。今天说一说pandas | DataFrame排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一进行广播运算,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...最简单差别是在于Series只有一,我们明确知道排序对象,但是DataFrame不是,它当中索引就分为两种,分别是行索引以及索引。

    3.9K20

    pandas dataframe explode函数用法详解

    在使用 pandas 进行数据分析过程,我们常常会遇到一行数据展开成多行需求,多么希望能有一个类似于 hive sql explode 函数。 这个函数如下: Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...(df, "listcol") Description dataframe 按照某一指定进行展开,使得原来每一行展开成一行或多行。...( 注:该可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas字典/列表拆分为单独 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...dataframe explode函数用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

    3.9K30

    pythonPandasDataFrame基本操作(一),基本函数整理

    pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】pandas方方面面都有了一个权威简明入门级介绍,但在实际使用过程,我发现书中内容还只是冰山一角...谈到pandas数据行更新、表合并等操作,一般用到方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用场合与用途。...DataFrame.corr([method, min_periods]) 返回本数据框成对相关性系数 DataFrame.corrwith(other[, axis, drop]) 返回不同数据框相关性...DataFrame.drop(labels[, axis, level, …]) 返回删除 DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …]) Return DataFrame...时间序列 方法 描述 DataFrame.asfreq(freq[, method, how, …]) 时间序列转换为特定频次 DataFrame.asof(where[, subset]) The

    11.1K80

    Pandas DataFrame 自连接和交叉连接

    有很多种不同种类 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...SQL语句提供了很多种JOINS 类型: 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接 顾名思义,自连接是 DataFrame 连接到自己连接。也就是说连接左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 行。...示例 1:查询分层 DataFrame 假设有以下表,它表示了一家公司组织结构。manager_id 引用employee_id ,表示员工向哪个经理汇报。...总结 在本文中,介绍了如何在Pandas中使用连接操作,以及它们是如何在 Pandas DataFrame 执行。这是一篇非常简单入门文章,希望在你处理数据时候有所帮助。

    4.2K20
    领券