在本文中，我们将探索向 Pandas DataFrame 添加新列的过程，Pandas DataFrame 是 Python 中用于数据操作和分析的流行库。 我们将讨论这个问题的解决方案，逐步解释代码，并涵盖 Pandas 库中的一些相关主题和功能。 Pandas 是一个广泛使用的库，具有高级数据结构和工具，非常适合高效的数据分析和处理任务。
首先，假设我们有一个 Pandas DataFrame 形式的数据集，我们想向其中添加一个新列。 这是数据准备阶段的常见需求，通常用于特征工程或基于现有列生成附加信息。 让我们深入探讨如何实现这一目标。
向 Pandas DataFrame 添加新列
我们将从导入所需的库并创建示例 DataFrame 开始。
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alex', 'Tom', 'Nick', 'Sam'],
'Age': [25, 28, 23, 22],
'City': ['NY', 'LA', 'SF', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
现在，让我们使用默认值向我们的 DataFrame 添加一个新列“国家/地区”，比如“美国”。
df['Country'] = 'USA'
这行简单的代码将向我们现有的 DataFrame 'df' 添加一个名为 'Country' 的新列，其所有行的值为 'USA'。 我们更新后的 DataFrame 看起来像这样：
Name Age City Country 0 Alex 25 NY USA 1 Tom 28 LA USA 2 Nick 23 SF USA 3 Sam 22 Chicago USA
分步代码解释
下面我们把代码分解一下，一步一步来理解。
1. 首先，我们使用标准别名“pd”导入 Pandas 库。 这允许我们使用“pd”前缀访问 Pandas 函数和类。
import pandas as pd
2. 接下来，我们创建一个包含一些示例数据的字典“数据”。 字典中的每个键代表一个列名，其对应的值是该列的值列表。
data = {'Name': ['Alex', 'Tom', 'Nick', 'Sam'],
'Age': [25, 28, 23, 22],
'City': ['NY', 'LA', 'SF', 'Chicago']}
3. 然后我们使用 `pd.DataFrame()` 函数将这个字典转换成 Pandas DataFrame 对象。
df = pd.DataFrame(data)
4. 最后，要添加新列，我们只需对 DataFrame 使用赋值运算符“=”，在方括号内提供新列名称并指定默认值。 在我们的例子中，我们添加了默认值为“美国”的“国家/地区”列。
df['Country'] = 'USA'
Pandas库及相关功能
Pandas 是一个强大的 Python 库，特别适用于数据处理、清洗和分析任务。 它提供了两个主要的数据结构： 数据框 和 系列. DataFrame 是带有标记轴（行和列）的二维表格数据结构。 另一方面，Series 是一个一维标记数组，能够保存任何类型的数据。
在 DataFrame 中添加、修改和删除列相关的一些常见 Pandas 函数如下：
- 插入（）： 在指定位置插入一列。
- 降低（）： 从 DataFrame 中删除一列。
- 改名（）： 重命名 DataFrame 的列。
- 分配（）： 根据表达式的结果创建新列。
因此，向 Pandas DataFrame 添加新列既简单又高效。 在本文中，我们介绍了添加具有默认值的新列的基本方法，并对所涉及的步骤进行了详细说明。 我们还介绍了 Pandas 作为一个强大的数据操作库，并讨论了一些用于管理 DataFrame 列的相关函数。 通过掌握这些技术，您将有能力使用 Python 处理各种数据处理任务。
