Python – 向Pandas DataFrame添加一个带有常量值的列

在Pandas中，DataFrame是一个具有行和列的表格结构。我们可以将各种数据类型添加到DataFrame中的数据列中，甚至可以添加常量值。添加常量值的列通常用于标记化数据或提供概括性信息。在该文章中，我们将介绍如何在Pandas DataFrame中添加一个带有常量值的列。

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创建DataFrame

在演示如何添加常量值的列之前，我们需要创建一个Pandas DataFrame以供演示。我们将用到Pandas库，因此让我们导入Pandas库并创建一个DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    '名字': ['小明', '小红', '小华'],
    '年龄': [24, 27, 23],
    '性别': ['男', '女', '女']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

   名字  年龄 性别
0  小明  24  男
1  小红  27  女
2  小华  23  女

现在我们有一个基本的Pandas DataFrame，其中包含名字、年龄和性别的名称列。

我们可以使用Pandas DataFrame的insert()方法来向DataFrame添加常量值的列。在这里，我们将添加国家列，将其设置为中国。请参见下面的代码：

df.insert(1, '国家', '中国')

print(df)

输出：

   名字  国家  年龄 性别
0  小明  中国  24  男
1  小红  中国  27  女
2  小华  中国  23  女

在上面的代码中，我们为DataFrame添加了一个名为国家的列，其值为中国。此外，我们使用了insert()方法，该方法接受三个参数：

在Pandas DataFrame中，我们也可以使用update()方法替换DataFrame列中的常量值。这可以在将DataFrame从CSV文件或其他数据源中加载时开始，或者根据要求在DataFrame中进行更改。请参见以下代码：

df.update({'国家': '美国'})

print(df)

输出：

   名字  国家  年龄 性别
0  小明  美国  24  男
1  小红  美国  27  女
2  小华  美国  23  女

在上面的代码中，我们使用update()方法将名称为国家的列中的所有值更改为美国。

在本文中，我们已经展示了如何向Pandas DataFrame添加常量值的列，以及如何替换常量值。在实际的数据处理项目中，这些技术可能会帮助我们更好地管理或分析数据集。我们希望您能在将来的项目中将这些技术应用到实践中。