如何向python数据添加列？

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union all。它不仅可以指定连接方式（外连接或内连接），还可以指定按某个轴的连接。

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，还可以重新排列现有列。方法中的columns属性控制列的位置，c是添加的列，位于a和b的前面，表示c列是新数据框的第一列，fill_value属性指定添加列的值，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