Pandas中如何向DataFrame追加列|极客教程

Pandas中如何向DataFrame追加列

在数据处理和分析中，经常需要向现有的数据框架（DataFrame）中添加新的列。这可以用于引入新的数据，或者基于现有数据计算得到新的结果。Pandas是Python中一个强大的数据处理库，它提供了多种方式来向DataFrame追加列。本文将详细介绍如何在Pandas中向DataFrame追加列，并提供多个示例代码来展示不同的方法。

1. 使用赋值方式添加列

最直接的向DataFrame添加列的方法是通过赋值。这种方法简单直观，适用于添加少量的列。

示例代码1

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 添加新列
df['C'] = [7, 8, 9]

print(df)

Output:

Pandas中如何向DataFrame追加列

2. 使用`assign`方法

assign方法可以同时添加多个列，而且可以在添加列时进行计算。这种方法的优点是不会修改原始DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

示例代码2

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 使用assign添加新列
new_df = df.assign(C=[7, 8, 9], D=lambda x: x['A'] + x['B'])

print(new_df)

Output:

Pandas中如何向DataFrame追加列

3. 使用`concat`函数

当需要从另一个DataFrame或者Series添加列时，可以使用concat函数。这个函数可以沿着一定的轴将多个对象合并在一起。

示例代码3

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'B': [4, 5, 6]
})

# 沿着列方向合并DataFrame
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)

Output:

Pandas中如何向DataFrame追加列

4. 使用`join`方法

join方法是基于索引来合并两个DataFrame的列。这个方法默认使用左连接，但也可以指定使用其他类型的连接。

示例代码4

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'B': [4, 5, 6]
})

# 使用join方法添加列
result = df1.join(df2)

print(result)

Output:

Pandas中如何向DataFrame追加列

5. 使用`merge`方法

merge方法类似于SQL中的JOIN操作，它可以根据一个或多个键将不同的DataFrame的列合并起来。这种方法非常强大，适用于复杂的数据合并任务。

示例代码5

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
    'A': [1, 2, 3]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 使用merge方法按照key合并
result = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(result)

Output:

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6. 使用`append`方法

虽然append方法通常用于添加行，但通过转置可以用来添加列。这种方法比较间接，但在某些情况下可能会很有用。

示例代码6

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame和一个Series
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3]
})
s = pd.Series([4, 5, 6], name='B')

# 转置DataFrame，使用append添加数据，然后再次转置
result = df.T.append(s).T

print(result)