在敲代码的过程中，老是会遇到在Dataframe中新添加一列的情况，每次都要重新google，这次做个记录。

• 其实在Dataframe中新添加一列很简单，直接指明列名，然后赋值就可以了。

import pandas as pd
data = pd.DataFrame(columns=['a','b'], data=[[1,2],[3,4]])
0  1  2
1  3  4

下面我们添加一列’c‘，赋值为空白值。打印出来，我们可以看到已经成功添加了一列’c'。

data['c'] = ''
   a  b c
0  1  2
1  3  4

我们再来添加一列‘d'，赋值为一个list。可以看到成功添加啦。

data['d'] = [5,6]
   a  b c  d
0  1  2    5
1  3  4    6

我每次都记不住的原因主要是因为我都想要加一个空列，然后我就是这样加的?，就会爆一长串的错误。

data['e'] = []

• 如果需要在指定的位置添加新的一列，可以使用insert( )方法。

我们分别在原来的dataframe的开始和最后添加两列 ’c' 和 ‘d'。 大家可以点击 链接 查看具体的参数。

data.insert(2,'c','')
# 2 ：插入的列的位置
# ‘c'：待插入列的列名
# ‘ ’：插入的值，这里插入的是空值
Out[56]: 
   a  b c
0  1  2  
1  3  4  

data.insert(0,'d',[1,2])
Out[71]: 
   d  a  b c
0  1  1  2  
1  2  3  4  

【Python】【 DataFrame】判断某一列的值是否包含另一列的值

在敲代码的过程中，老是会遇到在Dataframe中新添加一列的情况，每次都要重新google，这次做个记录。其实在Dataframe中新添加一列很简单，直接指明列名，然后赋值就可以了。import pandas as pddata = pd.DataFrame(columns=['a','b'], data=[[1,2],[3,4]])data>>> dat... 3、根据现有列计算生成新的列 dataframe 根据某列的值生成新的列 df2[‘是否逾期’]=df2.apply(lambda x:0 if x.应付日期>today_time else 1,axis=1) df2[‘是否到期90天’]=(today_time - 先说个题外话，如何给hive表增加一个列，并且该把该列的所有字段设为’China’？ 如果仅仅是增加 一列 倒是很简单: alter table test add columns(flag string) 可要把这个flag字段全部设置为China，看起来的确是有点难度，因为往Hive表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作（如何往Hive表加载数据请参考），这个时候，如果数据... df.set_index([Column], inplace=True) 以上这篇 Python 将 DataFrame 的某 一列 作为index的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章: python 给 DataFrame 增加index行名和columns列名的实现方法用pandas中的 DataFrame 时选取行或列的方法 python 中pandas. DataFrame 对行与列求和及 添加 新行与列示例pandas数据处理基础之筛选 1. 创建一个字典，其中包含新行的数据。键是列名称，值是要 添加 的值。 2. 使用 DataFrame 的append()方法 添加 新行。请注意，append()方法将返回一个新的 DataFrame ，因此您需要将其分配给一个变量。 以下是一个示例代码，演示如何在 DataFrame 中 添加 一行： ``` python import pandas as pd # 创建一个 DataFrame df = pd. DataFrame ({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 创建一个字典，包含新行的数据 new_row = {'A': 7, 'B': 8} # 使用append()方法 添加 新行 df = df.append(new_row, ignore_index=True) # 显示更新后的 DataFrame print(df) 0 1 4 1 2 5 2 3 6 3 7 8 请注意，我们在append()方法中使用了ignore_index=True参数，以确保新行的索引将自动分配为递增的数字序列。如果不使用此参数，新行的索引将是原始 DataFrame 中的最大索引值加1。