在Python中,使用Pandas库处理数据框(DataFrame)时,添加列的方法主要有以下几种:
1. 使用`concat`方法:
import pandas as pd创建一个数据框feature = pd.read_csv('path_to_file', delimiter='\t', header=None, usecols=[0, 1])feature.columns = ['a', 'b']print(feature.head())添加一列新数据feature = pd.concat([feature, pd.DataFrame(columns=['c'])])print(feature.head())
2. 使用`reindex`方法:

import pandas as pd创建一个数据框feature = pd.read_csv('path_to_file', delimiter='\t', header=None, usecols=[0, 1])feature.columns = ['a', 'b']print(feature.head())在指定位置添加一列新数据feature = feature.reindex(columns=['a', 'b', 'c'], fill_value=None)print(feature.head())
在上述代码中,`reindex`方法通过指定`columns`参数来添加新列,并且可以通过`fill_value`参数来指定新列中缺失数据的填充方式。
请根据你的具体需求选择合适的方法来添加列。
