使用字典向Pandas Dataframe添加列

可以通过将字典转换为Series对象，然后将该Series对象作为新列添加到Dataframe中实现。

具体步骤如下：

1. 创建一个字典，其中键表示新列的名称，值表示要添加到该列的数据。
2. 将字典转换为Series对象，可以使用Pandas的Series函数，传入字典作为参数。
3. 将Series对象作为新列添加到Dataframe中，可以使用Dataframe的assign函数，传入新列的名称和Series对象作为参数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例的Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建一个字典，表示要添加的新列
new_column = {'C': [7, 8, 9]}

# 将字典转换为Series对象
new_series = pd.Series(new_column['C'])

# 将新列添加到Dataframe中
df = df.assign(**new_series)

# 打印添加新列后的Dataframe
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在这个示例中，我们创建了一个包含'A'和'B'两列的Dataframe。然后，我们创建了一个字典new_column，其中键为'C'，值为要添加到'C'列的数据。接下来，我们使用pd.Series函数将字典转换为Series对象new_series。最后，我们使用df.assign函数将新列添加到Dataframe中，并将结果赋值给原始的Dataframedf。

对于Pandas Dataframe添加列的应用场景，常见的情况包括数据清洗、特征工程、数据分析等。通过添加新列，可以方便地对数据进行处理和分析。

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