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python在DataFrame數(shù)據(jù)中添加列的方法：
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1、使用concat方法在數(shù)據(jù)中添加列
concat方法相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫中的全連接（union all），它不僅可以指定連接的方式（outer join或inner join）還可以指定按照某個(gè)軸進(jìn)行連接。
示例：
import pandas as pd
feature = pd.read_csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//lr_train_data.txt", delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1])
feature.columns = ["a","b"]
print(feature.head())
feature = pd.concat([feature, pd.DataFrame(columns=list('c'))])
print(feature.head())利用concat()函數(shù)添加的結(jié)果如下：
a b 0 4.459256 8.225418 1 0.043276 6.307400 2 6.997162 9.313393 3 4.754832 9.260378 4 8.661904 9.767977 a b c 0 4.459256 8.225418 NaN 1 0.043276 6.307400 NaN 2 6.997162 9.313393 NaN 3 4.754832 9.260378 NaN 4 8.661904 9.767977 NaN
2、使用reindex()方法在指定位置添加列
import pandas as pd
feature = pd.read_csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//lr_train_data.txt", delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1])
feature.columns = ["a","b"]
print(feature.head())
feature = feature.reindex(columns=list('cab'), fill_value=1)
print(feature.head())reindex()方法可以添加一列或多列數(shù)據(jù)，并且可以指定列的位置，也可以對原先存在的列進(jìn)行重排。方法中的columns屬性控制著列的位置，c是添加的一列，其位于a和b前面，這說明c列是新數(shù)據(jù)框的第一列，fill_value屬性指定的是添加一列的值，其結(jié)果如下：
a b 0 4.459256 8.225418 1 0.043276 6.307400 2 6.997162 9.313393 3 4.754832 9.260378 4 8.661904 9.767977 c a b 0 1 4.459256 8.225418 1 1 0.043276 6.307400 2 1 6.997162 9.313393 3 1 4.754832 9.260378 4 1 8.661904 9.767977
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