pandas dataframe添加列 pandas dataframe添加数据

本文旨在指导读者如何使用 Pandas DataFrame中创建一个新的列，该列的值是现有列的累加和。我们将使用Pandas的cumsum()函数来实现这一目标，并通过一个具体的例子演示，同时解释了相关的代码和注意事项，帮助读者快速掌握该技巧。

在数据分析和处理中，需要经常计算数据的累加和。Pandas库提供了强大的功能来处理此类任务。本文将介绍如何使用Pandas DataFrame创建一个新列，该列的值为现有列的累加和。

使用cumsum()函数

Pandas的cumsum()函数计算或SeriesDataFrame的累加和。要创建一个新的列，其值为现有列的累加和，只需将cumsum()函数查询现有列，并将结果赋值给新的列名。

以下是一个示例：import pandas as pd#创建一个示例DataFramedf = pd.DataFrame( { quot；字段quot；： [quot；uquot；， quot；vquot；， quot；wquot；， quot；xquot；， quot；yquot；]， quot；Aquot；： [60， 78， 42， 61， 36]， 累了 })#新列B，其值创建列A的加和df[quot；Bquot；] = df[quot；Aquot；].cumsum()#打印DataFrameprint(df)登录后复制

bebe代码首先导入了Pandas库，然后创建了一个包含两列（字段和A）的DataFrame。接下来，使用df["A"].cumsum()计算了列A的加累和，将结果赋值给新的列B。最后，打印了DataFrame，看到新列B包含了列A的累加和。

输出结果如下：field A B0 u 60 601 v 78 1382 宽 42 1803 x 61 2414 y 36 277登录后复制

注意事项cumsum()函数默认会忽略NaN值。如果DataFrame中包含NaN值，可以使用skipna=False参数来取消此行为，平静累加和在遇到NaN值时也返回NaN。cumsum()函数返回一个Series，可以直接赋值给DataFrame的新列。cumsum()可以函数返回DataFrame的多个列，只需分别对每个列调用cumsum()函数即可。

总结

本文介绍了如何使用Pandas的cumsum()函数在DataFrame中创建一个新的列，该列的值为现有列的累加和。这是一个简单而强大的技巧，可以用于各种数据分析和处理任务。掌握这个技巧可以帮助您更有效地处理数据，并提取有价值的信息。

以上就是如何在Pandas中DataFrame中创建累加和新列的详细内容，更多请关注乐哥常识网相关文章！