在pandas中添加新列的.iloc和for循环

在pandas中，可以使用.iloc和for循环来添加新列。

1. .iloc方法： .iloc是pandas中用于按位置选择数据的方法。要添加新列，可以使用.iloc选择要添加的位置，并为其赋值。

示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用.iloc添加新列
df.iloc[:, 2] = [7, 8, 9]

print(df)

输出结果：

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

在上述示例中，我们使用.iloc[:, 2]选择了第3列（索引为2），并为其赋值了一个新的列表。

1. for循环方法： 使用for循环遍历DataFrame的某一列，并根据需要进行计算或操作，然后将结果添加为新列。

示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用for循环添加新列
new_column = []
for value in df['A']:
    new_value = value * 2  # 根据需要进行计算或操作
    new_column.append(new_value)

df['new_column'] = new_column

print(df)

输出结果：

   A  B  new_column
0  1  4           2
1  2  5           4
2  3  6           6

在上述示例中，我们使用for循环遍历了'A'列的每个值，并根据需要进行了乘以2的操作，然后将结果添加到了一个新的列表new_column中，最后将该列表作为新列添加到了DataFrame中。

总结： 在pandas中，可以使用.iloc方法和for循环来添加新列。.iloc方法适用于直接赋值的情况，而for循环适用于需要根据某一列的值进行计算或操作的情况。根据具体需求选择合适的方法来添加新列。

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