在Pandas DataFrame中插入一列的方法实例
时间：2022-10-26 09:57:18|栏目：Python代码|点击： 次
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
