python入门教程：使用Python向DataFrame中指定位置添加一列或多列的方

今天小编就为大家分享一篇使用Python向DataFrame中指定位置添加一列或多列的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
对于这个问题，相信很多人都会很困惑，本篇文章将会给大家介绍一种非常简单的方式向DataFrame中任意指定的位置添加一列。

在此之前或许有不少读者已经了解了最普通的添加一列的方式，如下：

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())

这种添加方式得到的结果如下：

   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 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

同样的也会有人想到concat()函数（关于concat()函数的更多介绍如下：

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

上述两种方法添加一列存在一个弊端，那就是只能在DataFrame的末尾即最后一列添加。但是在有些情况下，我们需要在DataFrame的第一列或中间列位置添加新的一列，那么，有没有一种方法可以指定位置添加一列呢？答案是肯定的，这就是本文一开始所说的那种及其简单的方法。

如下：

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())

上面代码中的使用了reindex()方法，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

同时，reindex()方法也可以同时添加多列（其实上面的concat()函数也可以添加多列，添加方式与reindex()一样），如下：

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())

我们添加了c、d两列，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 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

你们在此过程中遇到了什么问题，欢迎留言，让我看看你们都遇到了哪些问题。

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