如何使用 pandas 在 csv 文件中添加新列 - Python

介绍

Pandas 是一个强大的 Python 库，用于数据操作和数据分析。它支持许多文件格式，包括 CSV，Excel，SQL 等。在本文中，我们将学习如何使用 pandas 在 CSV 文件中添加新列。

步骤

1. 导入 pandas 库

import pandas as pd

2. 读取 CSV 文件

csv_file = pd.read_csv('file.csv')

3. 添加新列

3.1 直接添加常数值列

csv_file['new_column'] = 0

这将在 DataFrame 中添加一个名为 'new_column' 的列，并将其所有值设置为 0。

3.2 添加计算值列

csv_file['new_column'] = csv_file['column1'] / csv_file['column2']

这将在 DataFrame 中添加一个名为 'new_column' 的列，并将它的值设置为 column1 列除以 column2 列的值。

3.3 添加基于已有列的条件列

csv_file['new_column'] = np.where(csv_file['column1'] > csv_file['column2'], 'yes', 'no')

这将在 DataFrame 中添加一个名为 'new_column' 的列，并根据条件 column1 是否大于 column2 来设置该列的值。

4. 将结果保存到新的 CSV 文件中

csv_file.to_csv('new_file.csv', index=False)

这将把包含新列的 DataFrame 保存到名为 'new_file.csv' 的文件中，其中 index 参数指示是否在 CSV 文件中包括 DataFrame 的索引。

结论

使用 pandas 添加新列非常简单，只需一些基本的 pandas 功能和几个简单的步骤。现在您已经学会了如何在 CSV 文件中添加新列，快去试试吧！