为 Pandas DataFrame 添加新列：简单指南

在使用 Pandas 处理数据时，您经常需要向 DataFrame 添加新列。本指南将介绍三种添加新列的方法，并提供代码示例以帮助您入门。

1. 使用索引操作符 []

这是最直接的方法，使用 DataFrame 的索引操作符 [] 分配新列。pythondf['new_column'] = values

• new_column 是新列的名称。- values 是要分配给新列的值，可以是单个值、数组或与 DataFrame 长度相同的列表。

**示例：**pythonimport pandas as pd

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

添加包含单个值的列df['C'] = 7

添加包含数组的列df['D'] = [10, 20, 30]

print(df)

2. 使用 assign() 方法

assign() 方法提供了一种创建 DataFrame 副本并在新副本上添加新列的简洁方法。pythondf = df.assign(new_column=values)

• new_column 是新列的名称。- values 是要分配给新列的值。

**示例：**pythonimport pandas as pd

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

使用 assign() 添加新列df = df.assign(C=['a', 'b', 'c'])

print(df)

3. 使用 insert() 方法

insert() 方法允许您在 DataFrame 中的特定位置插入新列。pythondf.insert(loc, column, value)

• loc 是要插入新列的索引位置。- column 是新列的名称。- value 是要分配给新列的值。

**示例：**pythonimport pandas as pd

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

在索引位置 1 插入新列df.insert(1, 'C', ['x', 'y', 'z'])

print(df)

选择正确的方法

• 对于简单的新增列操作，[] 操作符是最方便的。- 当您想要创建 DataFrame 的修改副本时，assign() 方法非常有用。- 当您需要在特定位置插入新列时，insert() 方法是最佳选择。

希望本指南能帮助您轻松地向 Pandas DataFrame 添加新列！