在Pandas DataFrame中插入一列的方法实例

目录
  • 引言
  • 示例1：插入新列作为第一列
  • 示例2：插入新列作为中间列
  • 示例3：插入新列作为最后一列
  • 补充：按条件选择分组分别赋值
  • 总结

引言

通常，您可能希望在 Pandas DataFrame 中插入一个新列。幸运的是，使用 pandas insert()函数很容易做到这一点，该函数使用以下语法：

insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

在哪里：

  • loc： 插入列的索引。第一列是 0。
  • column： 赋予新列的名称。
  • value： 新列的值数组。
  • allow_duplicates： 是否允许新列名匹配现有列名。默认值为假。

本教程展示了如何在实践中使用此功能的几个示例。

示例 1：插入新列作为第一列

以下代码显示了如何插入一个新列作为现有 DataFrame 的第一列：

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})

#view DataFrame
df
        points	assists	rebounds
0	25	5	11
1	12	7	8
2	15	7	10
3	14	9	6
4	19	12	6

#insert new column 'player' as first column
player_vals = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
df.insert(loc=0, column='player', value=player_vals)
df

        player	points	assists	rebounds
0	A	25	5	11
1	B	12	7	8
2	C	15	7	10
3	D	14	9	6
4	E	19	12	6

示例 2：插入新列作为中间列

以下代码显示了如何插入一个新列作为现有 DataFrame 的第三列：

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})

#insert new column 'player' as third column
player_vals = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
df.insert(loc=2, column='player', value=player_vals)
df

        points	assists	player	rebounds
0	25	5	A	11
1	12	7	B	8
2	15	7	C	10
3	14	9	D	6
4	19	12	E	6

示例 3：插入新列作为最后一列

以下代码显示了如何插入一个新列作为现有 DataFrame 的最后一列：

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})

#insert new column 'player' as last column
player_vals = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
df.insert(loc=len(df.columns), column='player', value=player_vals)
df

        points	assists	player	rebounds
0	25	5	A	11
1	12	7	B	8
2	15	7	C	10
3	14	9	D	6
4	19	12	E	6

请注意，使用 len(df.columns) 允许您在任何数据帧中插入一个新列作为最后一列，无论它可能有多少列。

您可以在此处找到 insert() 函数的完整文档。

补充：按条件选择分组分别赋值

按条件先选择数据，然后对这部分数据赋值新列

实例：高低温差大于10度，则认为温差大

# 先创建空列（这是第一种创建新列的方法）
df['wencha_type'] = ''

df.loc[df["bWendu"]-df["yWendu"]>10, "wencha_type"] = "温差大"

df.loc[df["bWendu"]-df["yWendu"]<=10, "wencha_type"] = "温差正常"

总结

到此这篇关于在Pandas DataFrame中插入一列的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame插入列内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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