import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['name','gender','age'])
# 新增一列相同的数据
df1['advertiser_id'] = 'adv3282638354816'
# ----------在最后新增一列---------------
# -------案例1----------
>>> # 在数据框最后加上score一列，元素值分别为：80，98，67，90
... df1['score']=[80,98,67,90] # 增加列的元素个数要跟原数据列的个数一样
>>> print(df1)
name gender age score
0 Snow M 22 80
1 Tyrion M 32 98
2 Sansa F 18 67
3 Arya F 14 90
# -------案例2----------
# ---------在指定位置新增列:用insert()--------
# 在gender后面加一列城市
# 在具体某个位置插入一列可以用insert的方法
# 语法格式：列表.insert(index, obj)
# index --->对象 obj 需要插入的索引位置。
# obj ---> 要插入列表中的对象(列名)
>>> col_name=df1.columns.tolist() # 将数据框的列名全部提取出来存放在列表里
>>> print(col_name)
['name', 'gender', 'age', 'score']
>>> col_name.insert(2,'city') # 在列索引为2的位置插入一列,列名为:city，刚插入时不会有值，整列都是NaN
>>> df1=df1.reindex(columns=col_name) # DataFrame.reindex() 对原行/列索引重新构建索引值
>>> df1
name gender city age score
0 Snow M NaN 22 80
1 Tyrion M NaN 32 98
2 Sansa F NaN 18 67
3 Arya F NaN 14 90
>>> df1['city']=['北京','山西','湖北','澳门'] # 给city列赋值
>>> df1
name gender city age score
0 Snow M 北京 22 80
1 Tyrion M 山西 32 98
2 Sansa F 湖北 18 67
3 Arya F 澳门 14 90
# Define a dictionary containing Students data
data = {'Name': ['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],'Height': [5.1, 6.2, 5.1, 5.2],'Qualification': ['Msc', 'MA', 'Msc', 'Msc']}
# Convert the dictionary into DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Using DataFrame.insert() to add a column
df.insert(2, "Age", [21, 23, 24, 21], True)
# Observe the result
df
# Define a dictionary containing Students data
data = {'Name': ['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'], 'Height': [5.1, 6.2, 5.1, 5.2], 'Qualification': ['Msc', 'MA', 'Msc', 'Msc']}
# Convert the dictionary into DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Using 'Address' as the column name and equating it to the list
# df2 = df.assign(temp_f=lambda x: x['temp_c'] * 9 / 5 + 32,temp_k=lambda x: (x['temp_f'] + 459.67) * 5 / 9)
df2 = df.assign(address = ['Delhi', 'Bangalore', 'Chennai', 'Patna'])
# Observe the result
df2
# ----------新增行---------------
# 重要！！先创建一个DataFrame，用来增加进数据框的最后一行
>>> new=pd.DataFrame({'name':'lisa','gender':'F','city':'北京','age':19,'score':100},index=[1]) # 自定义索引为：1 ，这里也可以不设置index
>>> new
age city gender name score
1 19 北京 F lisa 100
# 没测试通过
# ignore_index=True,表示不按原来的索引，从0开始自动递增
# df = pd.DataFrame({'A': 1, 'B': 2},ignore_index=True)
# Traceback (most recent call last):
# File "", line 1, in
# TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'ignore_index'
参考文章
转播
