@この記事は公開番号から来ています：csdn2299、公開番号に注意を払いたいと思います。
今日のプログラマースクールは、Pythonを使用してDataFrameの指定された位置に1つ以上の列を追加する方法を共有します。これは優れた参照値を持っています。誰もが助けます。エディターを一緒に見てみましょう
。この問題については多くの人が混乱するだろうと思います。この記事では、DataFrameの指定した位置に列を追加する非常に簡単な方法を紹介します。
これに先立ち、多くの読者は、次のように列を追加する最も一般的な方法を学んだかもしれません。
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['c']='1'
print(feature.head())
この加算方法で得られる結果は次のとおりです。
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 1
1 0.043276 6.307400 1
2 6.997162 9.313393 1
3 4.754832 9.260378 1
4 8.661904 9.767977 1
同様に、誰かがconcat（）関数について考えます（concat（）関数の詳細は次のとおりです）。
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())
concat（）関数を使用して追加された結果は次のとおりです。
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
上記の2つの方法で列を追加することには欠点があります。つまり、DataFrameの最後、つまり最後の列にのみ追加できます。しかし、場合によっては、DataFrameの最初の列または中央の列に新しい列を追加する必要があるので、指定した位置に列を追加する方法はありますか？答えは「はい」です。これは、この記事の冒頭で述べたような単純な方法です。
次のように：
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())
上記のコードはreindex（）メソッドを使用しています。reindex（）メソッドは1つ以上のデータ列を追加でき、列の位置を指定したり、既存の列を再配置したりできます。メソッドのcolumns属性は列の位置を制御します。cは追加された列で、aとbの前に配置されます。これは、列cが新しいデータフレームの最初の列であり、fill_value属性が追加された列の値を指定することを示しています。 ：
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
同時に、reindex（）メソッドは複数の列を同時に追加することもできます（実際、上記のconcat（）関数は、次のようにreindex（）と同じ方法で複数の列を追加することもできます）。
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('cabd'), fill_value=1)
print(feature.head())
2つの列cとdを追加しました。結果は次のとおりです。
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 d
0 1 4.459256 8.225418 1
1 1 0.043276 6.307400 1
2 1 6.997162 9.313393 1
3 1 4.754832 9.260378 1
4 1 8.661904 9.767977 1
読んでいただきありがとうございます
。大学でpythonを学ぶことを選んだとき、コンピュータの基礎がおかしいことに気付きました。学業資格はあり
ませんでした。これは何もする必要はありません。それを補うことしかできません。道は、Pythonのコア知識を学び続け、コンピューターの基礎の詳細な研究を整理し、平凡になりたくない場合は、コーディングに参加して成長を続けてください！
実は、ここには技術だけでなく、それ以外のものもあり、例えば「絹糸」というよりも、どうやってプログラマーとして絶妙な存在になるのか、プログラマー自体が高貴な存在ですね。[参加するにはクリックしてください]自分らしくなりたい、高貴な人になりたい、是非！
