df['column_new_1'] = np.nan
df['column_new_2'] = 'dogs'
df['column_new_3'] = 3
dataframe 新增单列assign方法dataframe assign方法，返回一个新对象（副本），不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], 'col_2': [4, 5, 6, 7] }) sLength = len(df['col_1']) df2 = df.assign(col_3=pd.Series([
import pandas as pd
test1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6], [4, 5, 6, 7]],columns=list('ABCD')) #
print(test1)
test1['E']=[6,7,8,9]
print(test1)
对于这个问题，相信很多人都会很困惑，本篇文章将会给大家介绍一种非常简单的方式向DataFrame中任意指定的位置添加一列。
在此之前或许有不少读者已经了解了最普通的添加一列的方式，如下：
import pandas as pd
feature = pd.read_csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//lr_train_...
（1）insert 方法
使用 pandas 的 insert 方法，第一个参数指定插入列的位置，第二个参数指定插入列的列名，第三个参数指定插入列的数据。
data.insert(data.shape[1], 'd', 0)
a b c d
0 1 2 3 0
1 4 5 6 0
2 7 8 9 0
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
col1 col2
3 35.0 female
4 35.0 male
内部方括号定义带有列名的Python列表，而外部方括号用于从pandas DataFrame中选择数据，如上方所示。
在处理数据的时候我想批量增加新的列，但是一般的情况下dataframe只能新增一个列
(我查询了很多博客都是这么写的，我也没有找到好方法,本人愚钝，用创建新df和拼接的方法进行批量操作)
本人错误的地方我会写在最后面，有时间的话可以看看共勉。
df1=pd.DataFrame()#创建新DF
df1=df1.append([[1,2,3]])
print(df1)
#df.append是要有变量接返回值的，如果你直接df.append()，print之后没有变化，请注意
df2=pd.DataFra.
1、HIVE多行转多列
源数据样式
把CAMERA_NO，RESULT_DATA两列转换为CAMERA_NO字段的数据为列名，RESULT_DATA字段对应CAMERA_NO的数据为值
方法一：利用str_to_map函数
alter table ods.iot.iot_5060_iotdaq.5060_aac_mtf_meas_results_new add if not exists partition(date='{DATE}' ,hour='{HOUR}',minutes='{MINUTES}');
insert overwrite table ods.iot.iot_5060_io
