在数据分析中，经常需要向Pandas的DataFrame中添加新列。这可以是为了包含额外信息，或者基于现有数据进行计算。本文将探讨几种在Pandas中添加新列的方法，并提供示例以说明它们的使用。
向DataFrame添加新列可以增强其灵活性和功能性，使能够更有效地分析和操作数据。例如，可以添加一列来存储计算结果，或者基于某些条件对数据进行分类。
Pandas提供了多种方法来向现有的DataFrame添加新列。以下是一些常用的方法：
括号表示法是一种简单直观的方式，通过在方括号中指定列名并赋予一个列表或数组的值来添加新列。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35]})
df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male']
assign()方法允许通过指定列名和对应的值来添加新列。它返回一个新的DataFrame，其中包含了添加的列，而原始DataFrame保持不变。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35]})
df_new = df.assign(Gender=['Male', 'Female', 'Male'])
insert()方法使能够在DataFrame中的特定位置添加新列。需要提供期望位置的索引、列名和值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35]})
df.insert(1, 'Gender', ['Male', 'Female', 'Male'])
concat()函数允许沿特定轴连接两个或更多的DataFrame。可以使用这个函数将另一个DataFrame中的新列添加到现有的DataFrame中。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35]})
df2 = pd.DataFrame({'Gender': ['Male', 'Female', 'Male']})
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
以下是一些示例，展示了如何在DataFrame中添加新列。
使用上述方法，可以向DataFrame添加一个包含常量值的新列。这在需要为所有行包含相同的附加信息时非常有用。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35]})
df['Nationality'] = 'USA'
可以根据现有列添加一个包含计算值的新列。这使能够进行计算并从数据中得出洞察。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35]})
df['Birth Year'] = 2024 - df['Age']
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 17, 35]})
df['Is Adult'] = df['Age'] >= 18
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35]})
df2 = pd.DataFrame({'Gender': ['Male', 'Female', 'Male']})
df1['Gender'] = df2['Gender']