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如何在多索引DataFrame中添加列?

在多索引DataFrame中添加列可以通过以下步骤完成:

  1. 首先,需要创建一个新的列数据,可以是一个Series或者一个列表。这个新的列数据的长度必须与原始DataFrame的长度相匹配。
  2. 然后,使用DataFrame的loc属性来选择要添加列的位置。在多索引DataFrame中,需要指定每个索引级别的值来选择特定的行。
  3. 最后,使用赋值操作符=将新的列数据赋值给选择的位置。

下面是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import pandas as pd

# 创建一个多索引DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 创建一个新的列数据
new_column = pd.Series([9, 10, 11, 12], index=index)

# 在多索引DataFrame中添加列
df.loc[:, 'C'] = new_column

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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           A  B   C
Group1 A   1  5   9
       B   2  6  10
Group2 A   3  7  11
       B   4  8  12

在这个示例中,我们首先创建了一个多索引DataFrame df。然后,我们创建了一个新的列数据 new_column,并使用loc属性将其添加到DataFrame的列中。最后,我们打印了更新后的DataFrame。

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