Как добавить несколько столбцов в pandas dataframe

Вы можете использовать следующие методы для добавления нескольких столбцов в DataFrame pandas:

Способ 1. Добавьте несколько столбцов, каждый из которых содержит значение.

 df[[' new1 ', ' new2 ', ' new3 ']] = pd. DataFrame ([[ 4 , ' hey ', np. nan ]], index=df. index )

Способ 2: добавьте 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 следующим DataFrame pandas:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
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 to 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 значение.

Следующий код показывает, как добавить три новых столбца в DataFrame 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: добавьте несколько столбцов, каждый из которых содержит несколько значений

Следующий код показывает, как добавить три новых столбца в DataFrame 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