我有一个现有的数据框架，我需要添加一个额外的列，其中将包含每一行相同的值。
现有的df:
Date, Open, High, Low, Close
01-01-2015, 565, 600, 400, 450
新df:
Name, Date, Open, High, Low, Close
abc, 01-01-2015, 565, 600, 400, 450
我知道如何附加现有的系列/数据帧列。但这是一个不同的情况，因为我所需要的是添加'Name'列，并将每一行设置为相同的值，在本例中为'abc'。
当前回答
这一行就可以了。
df['name'] = 'abc'
其他回答
df['Name']='abc'将添加新列，并将所有行设置为该值:
In [79]:
df
Out[79]:
Date, Open, High, Low, Close
0 01-01-2015, 565, 600, 400, 450
In [80]:
df['Name'] = 'abc'
df
Out[80]:
Date, Open, High, Low, Close Name
0 01-01-2015, 565, 600, 400, 450 abc
您可以使用insert来指定新列的位置。在本例中，我使用0将新列放在左边。
df.insert(0, 'Name', 'abc')
Name Date Open High Low Close
0 abc 01-01-2015 565 600 400 450
您可以简单地执行以下操作:
df['New Col'] = pd.Series(["abc" for x in range(len(df.index))])
One Line帮我搞定了。
df['New Column'] = 'Constant Value'
df['New Column'] = 123
总结其他人的建议，并加入第三种方法
您可以:
分配(* * kwargs): df.assign (Name = ' abc ') 访问新的列系列(它将被创建)并设置它: df['Name'] = 'abc' insert(loc, column, value, allow_duplates =False) df。insert(0， 'Name'， 'abc')
其中参数loc (0 <= loc <= len(columns))允许您在想要的位置插入列。
'loc'给出了你的列在插入后的索引。例如，上面的代码将列Name插入为第0列，即它将插入到第一列之前，成为新的第一列。(索引从0开始)。
所有这些方法都允许您从Series中添加一个新列(只需将上面的'abc'默认参数替换为Series)。
