在Pandas中向现有DataFrame添加新列

Pandas Data Frame是一种二维数据结构，即数据在行和列中以表格方式对齐。它可以使用python中的dict，list和series等创建。在本文中，我们将看到如何向现有数据框添加新列。 首先，让我们使用pandas series创建一个数据框。在下面的示例中，我们将pandas系列转换为只有一列的数据框，并将其命名为Month_no。

更多Pandas文章，请阅读：Pandas教程

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

运行上述代码会给我们以下结果：

   Month_No
0       6
1       8
2       3
3       1
4       12

使用insert()函数

我们可以使用pandas的insert()函数，它将在其索引指定的位置插入列。在下面的示例中，我们将月份的天数作为列添加到现有的pandas DataFrame中，索引位置为1。

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

运行上述代码会给我们以下结果 –

   Month_No No_of_days
0       6       30
1       8       31
2       3       31
3       1       31
4       12      31

使用assign()函数

assign()函数

示例

import pandas as pd
s = pd.Series([6,8,3,1,12])
df = pd.DataFrame(s,columns=['Month_No'])

# 在结尾处插入列
df = df.assign(No_of_days = [30,31,31,31,31])

print (df)

输出

运行上述代码会给我们以下结果 –

   Month_No No_of_days
0       6       30
1       8       31
2       3       31
3       1       31
4       12      31