dataframe加一列

在數據處理中，常常會需要給數據添加一些列，比如計算出某一行的總和，或者根據已有的數據算出新的數據等等。在Pandas數據分析庫中，我們可以輕易地實現給dataframe添加一列的功能。

一、dataframe加一列數據

在Pandas庫中，我們可以通過將一個Series類型的數據插入到dataframe中，從而實現給dataframe加一列。這裡演示一個簡單的例子：在一個學生信息的dataframe中，我們添加一列記錄學生的性別。

import pandas as pd

# 創建dataframe
df = pd.DataFrame({'姓名':['小明', '小紅', '小華'], '年齡':[20, 21, 19]})

# 添加性別列
gender = pd.Series(['男', '女', '男'])
df['性別'] = gender

print(df)

輸出結果如下：

   姓名  年齡 性別
0  小明   20  男
1  小紅   21  女
2  小華   19  男

我們首先創建了一個包含三行（三個學生）的dataframe，然後通過Series類型的數據`gender`，將性別信息添加到dataframe中。在輸出結果中可以看到，dataframe中已經成功添加了新的一列。

二、dataframe增加一列索引

在Pandas庫中，每一個dataframe和series對象都有一個索引（index）屬性，它用來標識每一個元素（行或列）在數據集中的位置。在給dataframe添加新列時，我們可以通過修改索引值的方式來實現。

# 創建dataframe，指定索引為學生的編號（001、002、003）
df = pd.DataFrame({'姓名':['小明', '小紅', '小華'], '年齡':[20, 21, 19]}, index=['001', '002', '003'])

# 添加性別列
gender = pd.Series(['男', '女', '男'], index=['001', '002', '003'])
df['性別'] = gender

print(df)

輸出結果如下：

    姓名  年齡 性別
001  小明   20  男
002  小紅   21  女
003  小華   19  男

我們通過設置索引為學生的編號，來標識每個學生在數據集中的位置。然後通過設置相同的索引值，來實現將性別信息添加到dataframe中。

三、dataframe加一列自增長複製

除了手動將數據插入到dataframe中，我們還可以通過使用`range`函數生成一組自增長的數據，然後再賦值給已有的dataframe中的新列。這裡我們演示一下怎麼生成一組自增長的數據，在dataframe中添加新列。

# 創建dataframe
df = pd.DataFrame({'姓名':['小明', '小紅', '小華'], '年齡':[20, 21, 19]})

# 添加id列（自增長）
df['id'] = range(1, len(df)+1)

print(df)

輸出結果如下：

   姓名  年齡  id
0  小明   20   1
1  小紅   21   2
2  小華   19   3

我們通過使用`range`函數生成了一個從1到dataframe數據行數+1的自增長序列，然後將其賦值給新的列’id’。這樣我們就成功地在dataframe中添加了一列新的自增長數據。

四、dataframe添加一列數據

在dataframe中添加一列數據，最常用的方法就是將新的值插入到一個新的series中，然後將這個series作為新的列加入到dataframe中。

# 創建dataframe
df = pd.DataFrame({'姓名':['小明', '小紅', '小華'], '年齡':[20, 21, 19]})

# 添加身高數據列
height = [175, 165, 172]
df['身高'] = height

print(df)

輸出結果如下：

   姓名  年齡   身高
0  小明   20  175
1  小紅   21  165
2  小華   19  172

我們使用了常規的列表形式來添加新的身高數據列。在添加完之後，我們可以通過列印出整個dataframe來確認新的列是否添加成功。

五、dataframe修改數據

有時候我們需要修改已有的dataframe中的數據，比如對某一行、某一列的數據進行修改。Pandas庫中提供了`loc`和`iloc`兩個方法，可以讓我們非常方便地實現修改已有數據的功能。

# 創建dataframe
df = pd.DataFrame({'姓名':['小明', '小紅', '小華'], '年齡':[20, 21, 19], '身高':[175, 165, 172]})

# 修改小紅的身高數據
df.loc[1, '身高'] = 168

print(df)

輸出結果如下：

   姓名  年齡   身高
0  小明   20  175
1  小紅   21  168
2  小華   19  172

我們使用`loc`方法定位到『小紅』這一行，並將『身高』這一列的數據修改為168。在最後列印整個dataframe時，我們可以看到已經成功地修改了對應的數據。

六、python dataframe增加一列

當我們需要求出某一列的總和、均值等統計信息時，我們需要在dataframe中加入一列統計數據。Pandas庫中提供了各種聚合函數，可以滿足我們所有的需求。

# 創建dataframe
df = pd.DataFrame({'科目':['語文', '數學', '英語'], '成績':[90, 85, 92]})

# 添加統計數據列（平均分）
average = df['成績'].mean()
df['平均分'] = average

print(df)

輸出結果如下：

   科目  成績       平均分
0  語文  90  89.000000
1  數學  85  89.000000
2  英語  92  89.000000

我們使用`mean()`方法求出了『成績』這一列的平均分，並將其賦值給新的列『平均分』。在列印結果中，我們可以看到新的一列統計數據已經成功地添加到了dataframe中。

七、dataframe插入數據

在dataframe中插入數據並不是一種常見的情況，但是有時有這種需求的時候，我們可以使用`insert`函數來實現。

# 創建dataframe
df = pd.DataFrame({'姓名':['小明', '小紅', '小華'], '年齡':[20, 21, 19], '性別':['男', '女', '男']})

# 插入身高數據列（在年齡列的後面）
height = [175, 165, 172]
df.insert(2, '身高', height)

print(df)

輸出結果如下：

   姓名  年齡   身高 性別
0  小明   20  175  男
1  小紅   21  165  女
2  小華   19  172  男

我們使用了`insert`函數，將身高數據列插入到了『年齡』這一列的後面，插入時需要指定插入的位置（列索引）和插入的列名稱。在輸出結果中，我們可以看到新的一列成功地插入到了dataframe中。

八、dataframe加一列並且賦值為0

有時候我們需要先將新的一列添加到dataframe中，然後將整列數據賦值為0，這時我們可以通過先創建一個全0的series類型數據，然後將其插入到dataframe中，從而實現在dataframe中添加新的全0列。

# 創建dataframe
df = pd.DataFrame({'姓名':['小明', '小紅', '小華'], '年齡':[20, 21, 19], '性別':['男', '女', '男']})

# 添加全0列（成績）
score = pd.Series(data=0, index=df.index)
df['成績'] = score

print(df)

輸出結果如下：

   姓名  年齡 性別  成績
0  小明   20  男   0
1  小紅   21  女   0
2  小華   19  男   0

我們使用了`pd.Series`的用法生成了一個全為0的series類型數據，並將其添加到dataframe中，從而得到了新的全0列『成績』。在輸出結果中，我們可以看到新的列已經成功地添加到了dataframe中。

九、dataframe加一列並且賦值為bool

在一些數據挖掘的場景中，我們需要根據某些條件創建新的列，並將該列賦值為bool類型的值。在Pandas庫中，我們可以使用`loc`方法來實現這一功能。

# 創建dataframe
df = pd.DataFrame({'姓名':['小明', '小紅', '小華'], '年齡':[20, 21, 19], '性別':['男', '女', '男']})

# 添加新列male，如果性別為男則為True，否則為False
df.loc[df['性別']=='男', 'male'] = True
df.loc[df['性別']=='女', 'male'] = False

print(df)

輸出結果如下：

   姓名  年齡 性別  male
0  小明   20  男  True
1  小紅   21  女 False
2  小華   19  男  True

我們使用了兩個`loc`方法，判斷性別為『男』的行，將新的列『male』賦值為True，否則賦值為False。在輸出結果中，我們可以看到已經成功地創建了新的bool類型的列『male』。