Pandas DataFrame插入列|极客教程

Pandas DataFrame插入列

在数据处理和分析中，经常会遇到需要在已有的DataFrame中插入新的列的需求。Pandas是一个强大的数据分析库，提供了丰富的功能来处理数据。本文将介绍如何使用Pandas在DataFrame中插入新的列。

创建DataFrame

首先，我们需要创建一个示例的DataFrame，用来演示如何插入新的列。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下的输出：

这个DataFrame包含两列，分别是’A’和’B’。

插入新列

接下来，我们将向这个DataFrame中插入一个新的列。假设我们想要插入一个新的列’C’，并且这个列的值是列’A’和列’B’的和。

df['C'] = df['A'] + df['B']
print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下的输出：

   A   B   C
0  1  10  11
1  2  20  22
2  3  30  33
3  4  40  44
4  5  50  55

可以看到，新的列’C’已经成功插入到DataFrame中，并且它的值是列’A’和列’B’的和。

除了直接计算新列的值之外，我们也可以根据条件插入新的列。例如，假设我们想要插入一个新的列’D’，当’A’的值大于3时，’D’的值为1，否则为0。

df['D'] = df['A'].apply(lambda x: 1 if x > 3 else 0)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下的输出：

   A   B   C  D
0  1  10  11  0
1  2  20  22  0
2  3  30  33  0
3  4  40  44  1
4  5  50  55  1

可以看到，新的列’D’已经成功插入到DataFrame中，并且根据条件计算出了相应的值。

插入多个新列

如果我们需要插入多个新的列，可以使用类似的方法。假设我们想要插入两个新的列’E’和’F’，它们分别是列’A’和列’B’的平方和立方。

df['E'] = df['A'] ** 2
df['F'] = df['B'] ** 3
print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下的输出：

   A   B   C  D   E      F
0  1  10  11  0   1  1000
1  2  20  22  0   4  8000
2  3  30  33  0   9 27000
3  4  40  44  1  16 64000
4  5  50  55  1  25 125000

可以看到，新的列’E’和’F’已经成功插入到DataFrame中，并且它们的值分别是列’A’和列’B’的平方和立方。

插入列的位置

默认情况下，新插入的列会放在DataFrame的最后一列。如果我们想要将新插入的列放在指定的位置，可以使用DataFrame的insert方法。该方法接受两个参数，第一个参数是要插入的位置的索引，第二个参数是要插入的列的列名和值。

例如，假设我们想要将新插入的列’E’和’F’放在列’B’之后。

df.insert(2, 'E', df['A'] ** 2)
df.insert(3, 'F', df['B'] ** 3)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下的输出：

   A   B   E      F   C  D
0  1  10   1  1000  11  0
1  2  20   4  8000  22  0
2  3  30   9 27000  33  0
3  4  40  16 64000  44  1
4  5  50  25 125000  55  1

可以看到，新插入的列’E’和’F’已经成功放在了列’B’之后。