如何在Python中向现有的数据框中添加新列？

数据框是一种二维数据结构，数据以行和列的形式存储在表格格式中。

它可以被视为SQL数据表或Excel表格的表示形式。可以使用以下构造函数创建它：

pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)

可以以不同的方式向数据框中添加新列。

让我们看一种方法，首先形成一个序列数据结构，然后将其作为附加列传递给现有的数据框，创建一个新的列。

让我们看看代码的运行过程 –

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示例

import pandas as pd
my_data = {'ab' : pd.Series([1, 8, 7], index=['a', 'b', 'c']),
'cd' : pd.Series([1, 2, 0, 9], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print("数据框是：")
print(my_df)
print ("通过将其作为序列结构传递,向数据框添加新列 :")
my_df['ef']=pd.Series([56, 78, 32],index=['a','b','c'])
print("向数据框添加新列后：")
print(my_df)

输出结果

数据框是：
    ab   cd
a  1.0  1
b  8.0  2
c  7.0  0
d  NaN  9
通过将其作为系列结构传递，向数据框添加新列：
向数据框添加新列后：
    ab  cd  ef
a  1.0  1   56.0
b  8.0  2  78.0
c  7.0  0  32.0
d  NaN  9  NaN

解释

• 导入所需的库，并为其提供别名以方便使用。

• 创建一个字典数据结构，其中一个字典中包含一个键值对。

• 这样，多个字典会被创建并存储在一个列表中。

• ‘值’ 是一个系列数据结构。

• 指数也是一个自定义列表。

• 字典后来被传递为’pandas’库中的“Dataframe”函数的参数。

• 通过将字典值的列表作为参数传递给它，创建数据框。

• 创建另一个新列并初始化其中的值。

• 这个新列被索引到原来的数据框中。

• 这样，新列绑定到数据框中。

• 数据框在控制台上打印出来。

注意 − 单词’NaN’指的是 ‘Not a Number’，这意味着特定的[row,col]值没有任何有效的记录。