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法律研究如何在 Python 中向現有的 DataFrame 新增新列？
DataFrame 是一種二維資料結構，其中資料以表格格式儲存，以行和列的形式表示。
它可以被視為 SQL 資料表或 Excel 表格的表示形式。它可以使用以下建構函式建立：
pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)
可以透過不同的方式向 DataFrame 新增新列。
讓我們看看其中一種方法，即首先建立一個 Series 資料結構，然後將其作為附加列傳遞到現有的 DataFrame 中。
讓我們看看程式碼的實際操作：
示例
import pandas as pd
my_data = {'ab' : pd.Series([1, 8, 7], index=['a', 'b', 'c']),
'cd' : pd.Series([1, 2, 0, 9], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print("The dataframe is :")
print(my_df)
print ("Adding a new column to the dataframe by passing it as a Series structure :")
my_df['ef']=pd.Series([56, 78, 32],index=['a','b','c'])
print("After adding a new column to the dataframe, :")
print(my_df)輸出
The dataframe is : ab cd a 1.0 1 b 8.0 2 c 7.0 0 d NaN 9 Adding a new column to the dataframe by passing it as a Series structure : After adding a new column to the dataframe, : ab cd ef a 1.0 1 56.0 b 8.0 2 78.0 c 7.0 0 32.0 d NaN 9 NaN
解釋
匯入所需的庫，併為方便使用賦予別名。
建立一個字典資料結構，其中一個字典中存在鍵值對。
以此方式，建立多個字典並存儲在列表中。
鍵值對中的“value”實際上是 Series 資料結構。
索引也是一個自定義的值列表。
稍後將此字典作為引數傳遞給“pandas”庫中存在的“DataFrame”函式
透過將字典值的列表作為引數傳遞給它來建立 DataFrame。
建立另一個新列並在其中初始化值。
此新列被索引到原始 DataFrame。
這樣，新列就被繫結到 DataFrame。
DataFrame 在控制檯上列印。
注意 - “NaN” 代表“非數字”，這意味著特定 [行，列] 值沒有任何有效條目。
更新於： 2020-12-10
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