向Pandas中的数据框添加基于索引的列

Pandas是Python中一个开源的数据分析和数据操作库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。

要向Pandas中的数据框（DataFrame）添加基于索引的列，可以使用assign()方法。assign()方法能够返回一个新的DataFrame对象，其中包含了添加了新列的数据。

下面是添加基于索引的列的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加基于索引的列
df = df.assign(Index=[0, 1, 2])

# 打印结果
print(df)

执行以上代码，将会输出如下结果：

   Name  Age  Index
0   Tom   25      0
1  Nick   30      1
2  John   35      2

在上述示例中，我们首先创建了一个包含姓名和年龄的数据框df。然后使用assign()方法添加了一个名为Index的列，该列的值是[0, 1, 2]。最后，打印输出了添加了新列的数据框df。

Pandas中的数据框提供了灵活和强大的数据操作功能，可以进行各种数据处理、分析和可视化操作。Pandas的强大功能使得它在数据科学和机器学习领域广泛应用。

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