Pandas 如何添加一个带有常量值的列

在数据处理中，我们经常需要为现有的数据框添加一列，这时候可以使用Pandas提供的assign（）方法。但是当我们要添加的这列需要统一赋值时，我们可以使用insert（）方法或直接使用等号“=”赋值。在本文中，我们将介绍在Pandas数据框中添加一个带有常量值的新列的两种方法，并分别给出示例。

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方法一：使用 insert() 方法

insert()方法用于在数据框中插入一列，它可以指定插入到哪个位置、为新列命名以及赋一个唯一的常量值。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 使用 insert() 方法添加一列 C，并指定位置为1，赋值为10
df.insert(1, 'C', 10)

print(df)

运行上面的代码，输出如下：

   A   C  B
0  1  10  5
1  2  10  6
2  3  10  7
3  4  10  8

在这个示例中，insert() 方法中的第一个参数1代表插入位置的索引，即将这列插入到数据框中的第二列。第二个参数’C’是添加的新列的名称。最后一个参数10是新列赋的常量值。

使用insert()方法的优点是可以在任意位置插入列，而不会影响原先的列的顺序和数据。其缺点是较麻烦，需要指定列的位置和名称。

方法二：使用等号“=”赋值

使用等号“=”赋值相对来说更加简单，只需要在数据框后面紧跟着等号和常量值即可。但是需要保证定义的常量值类型与数据框其他列的类型相同，否则会引发类型错误。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 添加一列 C 并赋值为10
df['C'] = 10

print(df)

运行上面的代码，输出如下：

   A  B   C
0  1  5  10
1  2  6  10
2  3  7  10
3  4  8  10

在这个示例中，我们只需在数据框中指定新列的名称和相应的值即可，无需考虑位置。缺点是可能会更改原先列的顺序和数据，不利于数据整理。

总结

本文介绍了在Pandas数据框中添加带有常量值的新列的两种方法。insert()方法非常灵活，可以在任意位置插入新列，保留原先列的顺序和数据。使用等号“=”赋值相对比较简洁，但可能更改原先列的顺序和数据。在实际应用中，根据具体情况选择相应的方法。