pandas添加新列的5种常见方法

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importpandas 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)

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。

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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)

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df[‘d‘] =[1, 2, 3] # 插入值为[1,2,3]的d列

print(‘插入d列：n‘, df)

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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)

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df1 =pd.concat([df1, pd.DataFrame(columns=[‘f’])])

print(‘插入f列：n’, df1)

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df1.loc[:, ‘g‘] =0

print(‘插入g列：n’, df1)

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defgetlevel(score):

ifscore < 60:

return“bad“

elifscore < 80:

return“mid“

else:

return“good“

deftest():

data ={‘name‘: [‘lili‘, ‘lucy‘, ‘tracy’, ‘tony‘, ‘mike’],

‘score‘: [85, 61, 75, 49, 90]

}

df =pd.DataFrame(data=data)

# 两种方式都可以

# df[‘level‘] = df.apply(lambda x: getlevel(x[‘score’]), axis=1)

df[‘level‘] =df.apply(lambdax: getlevel(x.score), axis=1)

print(df)