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python dict，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pandas DataFrame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