pandas—添加新列的常见方法
pandas为DataFrame格式数据添加新列的方法非常简单,只需要新建一个列索引,再为其赋值即可。
以下总结了5种常见添加新列的方法。
首先,创建一个DataFrame结构数据,作为数据举例。
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame结构数据
data = {'a': ['a0', 'a1', 'a2'],
'b': ['b0', 'b1', 'b2']}
df = pd.DataFrame(data)
print('举例数据情况:\n', df)
添加新列的方法,如下:
一、insert()函数
语法:
DataFrame.insert(loc, column, value,allow_duplicates = False)
参数 | 说明 |
---|---|
loc | 必要字段,int类型数据,表示插入新列的列位置,原来在该位置的列将向右移。 |
column | 必要字段,插入新列的列名。 |
value | 必要字段,新列插入的值。如果仅提供一个值,将为所有行设置相同的值。可以是int,string,float等,甚至可以是series /值列表。 |
allow_duplicates | 布尔值,用于检查是否存在具有相同名称的列。默认为False,不允许与已有的列名重复。 |
实例:插入c列
df.insert(loc=2, column='c', value=3) # 在最后一列后,插入值全为3的c列
print('插入c列:\n', df)
二、直接赋值法
语法:df[‘新列名’]=新列的值
实例:插入d列
df['d'] = [1, 2, 3] # 插入值为[1,2,3]的d列
print('插入d列:\n', df)
注:该方法不可以选择插入新列的位置,默认为最后一列。如果新增的一列值相同,直接为其赋值一个常量即可;如果插入值不同,为列表格式,需与已有列的行数长度一致,如举例中原来列为3行,新增列也必须有3个值。
三、reindex()函数
语法:df.reindex(columns=[原来所有的列名,新增列名],fill_value=值)
reindex()函数用法较多,此处只是针对添加新列的用法
实例:插入e列
df1 = df.reindex(columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) # 不加fill_value参数,默认值为Nan
df2 = df.reindex(columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], fill_value=1) # 加入fill_value参数,填充值为1
print('插入e列(不加fill_value参数):\n', df1)
print('插入e列(加fill_value参数):\n', df2)
注:该方法需要把原有的列名和新列名都加上,如果列名过多,就比较麻烦。
四、concat()函数
原理:利用拼接的方式,添加新的一列。好处是可以同时新增多个列名。
concat()函数用法较多,此处只是针对添加新列的用法
实例:插入f列
df1 = pd.concat([df1, pd.DataFrame(columns=['f'])])
print('插入f列:\n', df1)
五、loc()函数
原理:利用loc的行列索引标签来实现。
语法:df.loc[:,新列名]=值
实例:插入g列
df1.loc[:, 'g'] = 0
print('插入g列:\n', df1)
以上就是pandas添加新列的5种常见用法。
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来源:一位代码