python在DataFrame数据中添加列的方法:
1、使用concat方法在数据中添加列
concat方法相当于数据库中的全连接(union all),它不仅可以指定连接的方式(outer join或inner join)还可以指定按照某个轴进行连接。
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()函数添加的结果如下:
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数据,并且可以指定列的位置,也可以对原先存在的列进行重排。方法中的columns属性控制着列的位置,c是添加的一列,其位于a和b前面,这说明c列是新数据框的第一列,fill_value属性指定的是添加一列的值,其结果如下:
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
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