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将DataFrame的最后n行添加到新列中

可以通过以下步骤实现：

首先，使用pandas库读取或创建DataFrame对象。
使用DataFrame的tail(n)方法获取DataFrame的最后n行数据。
将获取到的最后n行数据转置，以便将其作为新列添加到DataFrame中。
使用DataFrame的assign()方法将转置后的数据作为新列添加到DataFrame中。
最后，可以使用DataFrame的to_csv()方法将结果保存到文件中，或者直接打印DataFrame以查看结果。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取DataFrame的最后n行数据
n = 2
last_n_rows = df.tail(n)

# 转置最后n行数据，并作为新列添加到DataFrame中
new_column = last_n_rows.T
df = df.assign(New_Column=new_column)

# 打印DataFrame查看结果
print(df)

这段代码将DataFrame的最后2行数据添加到了名为"New_Column"的新列中。你可以根据需要修改代码中的n值来选择要添加的行数。

相关搜索:Pandas Dataframe:为最后n行更新特定列中的值 Python dataframe将最后n行替换为n个元素的列表从现有行生成新的Dataframe列使用dplyr将新列添加到R中的dataframe 只有最后一行被添加到dataframe中如何将dataframe列中的嵌套字典拆分成新行？如何将行作为dataframe R的新列追加将dataframe中的第一行添加到列标题将dataframe中的行转换为列将dataframe文本列屏蔽为pandas dataframe中的新列

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手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

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Numpy和pandas的使用技巧

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行切片附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列数据帧(DataFrame)的功能特点：潜在的列是不同的类型大小可变标记轴...(行和列) 可以对行和列执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数： pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 编号参数...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...(d) print df.iloc[2] 行切片附加行 append 使用append()函数将新行添加到DataFrame import pandas as pd df = pd.DataFrame...= df.append(df2) print df 删除行 drop 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。

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