如何简单地向pandas数据框添加列级别
假设我有一个看起来像这样的数据框：
df = pd.DataFrame(index=list('abcde'), data={'A': range(5), 'B': range(5)})
df
Out[92]:
A B
a 0 0
b 1 1
c 2 2
d 3 3
e 4 4
假设此数据帧已经存在，如何简单地在列索引中添加级别“ C”，以便得到此信息：
df
Out[92]:
A B
C C
a 0 0
b 1 1
c 2 2
d 3 3
e 4 4
我看到了像这样的python / pandas这样的ananser：如何将两个数据帧与具有分层列索引的一个合并在一起？但这会连接不同的数据框，而不是在现有数据框上添加列级别。
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问题答案：
正如@StevenG自己建议的那样，一个更好的答案是：
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([df.columns, ['C']])
print(df)
# A B
# C C
# a 0 0
# b 1 1
# c 2 2
# d 3 3
# e 4 4
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问题内容： 我想像这样向数据框添加列“ D”： 根据以下字典： 因此结果数据框显示为： 到目前为止，我尝试了该方法，但无法弄清楚它如何与Dictionary一起工作。 问题答案： 调用并传递字典，这将执行查找并返回该键的关联值：
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我有一个数据框架，其中有2列。第一列似乎没有列名，第二列名为< code>Speed。 这是一个MRE： 这是我执行打印语句时的输出： 这是我想要的输出：
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