Вы можете использовать следующие методы для добавления нескольких столбцов в pandas DataFrame:
Способ 1: добавьте несколько столбцов, каждый из которых содержит одно значение
df[['new1', 'new2', 'new3']] = pd.DataFrame([[ 4 , 'hey', np.nan ]], index=df.index )
Способ 2: добавить несколько столбцов, каждый из которых содержит несколько значений
df['new1'] = [1, 5, 5, 4, 3, 6]
df['new2'] = ['hi', 'hey', 'hey', 'hey', 'hello', 'yo']
df['new3'] = [12, 4, 4, 3, 6, 7]
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод со следующими пандами DataFrame:
import pandas as pd
import numpy as np
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
'points': [18, 22, 19, 14, 14, 11],
'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9]})
#view DataFrame
df
team points assists
0 A 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
Способ 1: добавьте несколько столбцов, каждый из которых содержит одно значение
В следующем коде показано, как добавить три новых столбца в кадр данных pandas, в котором каждый новый столбец содержит только одно значение:
#add three new columns to DataFrame
df[['new1', 'new2', 'new3']] = pd.DataFrame([[ 4 , 'hey', np.nan ]], index=df.index )
#view updated DataFrame
df
team points assists new1 new2 new3
0 A 18 5 4 hey NaN
1 B 22 7 4 hey NaN
2 C 19 7 4 hey NaN
3 D 14 9 4 hey NaN
4 E 14 12 4 hey NaN
5 F 11 9 4 hey NaN
Обратите внимание, что в DataFrame добавлены три новых столбца — new1 , new2 и new3 .
Также обратите внимание, что каждый новый столбец содержит только одно конкретное значение.
Способ 2: добавить несколько столбцов, каждый из которых содержит несколько значений
В следующем коде показано, как добавить три новых столбца в кадр данных pandas, в котором каждый новый столбец содержит несколько значений:
#add three new columns to DataFrame
df['new1'] = [1, 5, 5, 4, 3, 6]
df['new2'] = ['hi', 'hey', 'hey', 'hey', 'hello', 'yo']
df['new3'] = [12, 4, 4, 3, 6, 7]
#view updated DataFrame
df
team points assists new1 new2 new3
0 A 18 5 1 hi 12
1 B 22 7 5 hey 4
2 C 19 7 5 hey 4
3 D 14 9 4 hey 3
4 E 14 12 3 hello 6
5 F 11 9 6 yo 7
Обратите внимание, что в DataFrame добавлены три новых столбца — new1 , new2 и new3 .
Также обратите внимание, что каждый новый столбец содержит несколько значений.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:
Как сортировать по нескольким столбцам в Pandas
Как проверить, существует ли столбец в Pandas
Как переименовать столбцы в Pandas