pandas添加新列的5种常见方法

当我们进行数据处理时，常常需要为数据添加新的列以满足需求。pandas是Python中常用的数据分析工具之一，提供了多种添加新列的方法。在下面的攻略中，我们将介绍五种常见的方法来完成这项任务。

1. 直接赋值

对于已有的DataFrame，我们可以通过直接赋值的方式添加新的列。这种方式非常简单，只需要在DataFrame上面创建一个新列并赋值即可。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df['C'] = [7, 8, 9]
print(df)

以上代码中，我们先创建了一个DataFrame，包含两列数据'A'和'B'，然后使用直接赋值的方式为DataFrame添加了一个新的名为'C'的列，列的取值分别为7,8,9。执行结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

2. 使用apply函数

apply函数是pandas中重要的函数之一，它可以对DataFrame中的每一行或每一列进行操作。我们可以利用这个函数在DataFrame中添加新列。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)
print(df)

在以上代码中，我们先创建了一个DataFrame，然后使用apply函数对每一行进行操作，将'A'列与'B'列相加，并将结果赋值给新列'C'。执行结果如下：

   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

3. 使用assign函数

assign函数可以在DataFrame中添加一个或多个新列，返回的是一个新的DataFrame对象。在assign函数中，我们可以使用字典的方式传入新列名和值。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.assign(C=[7, 8, 9], D=[10, 11, 12])
print(df)

在以上代码中，我们先创建了一个DataFrame，然后使用assign函数为DataFrame同时添加了名为'C'和'D'的两个新列，列的值分别为7,8,9和10,11,12。执行结果如下：

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

4. 使用insert函数

insert函数可以在DataFrame的任意位置添加新的列，适用于需要添加的新列需要插入到某个特定的列位置。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.insert(1, 'C', [7, 8, 9])
print(df)

在以上代码中，我们先创建了一个DataFrame，然后使用insert函数将新列'C'插入到了原有'1'列的位置。执行结果如下：

   A  C  B
0  1  7  4
1  2  8  5
2  3  9  6

5. 使用concat函数

如果我们需要合并两个DataFrame，并且需要同时添加新的列，可以使用concat函数。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
df = pd.concat([df1, df2['C'], df2['D']], axis=1)
print(df)

在以上代码中，我们先创建了两个DataFrame对象，然后使用concat函数将两个DataFrame进行合并，并将df2中的'C'和'D'列添加到了新的DataFrame中。执行结果如下：

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

以上就是pandas添加新列的五种常见方法的解析。在实际应用中，根据实际需求选择不同的方法进行操作即可。