这篇文章主要介绍python数据添加列的方法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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python在DataFrame数据中添加列的方法：

1、使用concat方法在数据中添加列

concat方法相当于数据库中的全连接（union all），它不仅可以指定连接的方式（outer join或inner join）还可以指定按照某个轴进行连接。

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()函数添加的结果如下：

          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数据，并且可以指定列的位置，也可以对原先存在的列进行重排。方法中的columns属性控制着列的位置，c是添加的一列，其位于a和b前面，这说明c列是新数据框的第一列，fill_value属性指定的是添加一列的值，其结果如下：

          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

以上是python数据添加列的方法的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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