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這篇文章主要介紹python數據添加列的方法,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
python在DataFrame數據中添加列的方法:
1、使用concat方法在數據中添加列
concat方法相當于數據庫中的全連接(union all),它不僅可以指定連接的方式(outer join或inner join)還可以指定按照某個軸進行連接。
示例:
import pandas as pd feature = pd.read_csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//lr_train_data.txt", delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1]) feature.columns = ["a","b"] print(feature.head()) feature = pd.concat([feature, pd.DataFrame(columns=list('c'))]) print(feature.head())
利用concat()函數添加的結果如下:
a b 0 4.459256 8.225418 1 0.043276 6.307400 2 6.997162 9.313393 3 4.754832 9.260378 4 8.661904 9.767977 a b c 0 4.459256 8.225418 NaN 1 0.043276 6.307400 NaN 2 6.997162 9.313393 NaN 3 4.754832 9.260378 NaN 4 8.661904 9.767977 NaN
2、使用reindex()方法在指定位置添加列
import pandas as pd feature = pd.read_csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//lr_train_data.txt", delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1]) feature.columns = ["a","b"] print(feature.head()) feature = feature.reindex(columns=list('cab'), fill_value=1) print(feature.head())
reindex()方法可以添加一列或多列數據,并且可以指定列的位置,也可以對原先存在的列進行重排。方法中的columns屬性控制著列的位置,c是添加的一列,其位于a和b前面,這說明c列是新數據框的第一列,fill_value屬性指定的是添加一列的值,其結果如下:
a b 0 4.459256 8.225418 1 0.043276 6.307400 2 6.997162 9.313393 3 4.754832 9.260378 4 8.661904 9.767977 c a b 0 1 4.459256 8.225418 1 1 0.043276 6.307400 2 1 6.997162 9.313393 3 1 4.754832 9.260378 4 1 8.661904 9.767977
以上是python數據添加列的方法的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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