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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！
