可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
# 创建多索引数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B')])
# 创建要添加的列数据
new_column_data = [7, 8, 9]
new_column = pd.Series(new_column_data, name=('Group1', 'C'))
pd.concat()
函数将新列添加到数据帧中。# 添加新列到数据帧
df = pd.concat([df, new_column], axis=1)
完成以上步骤后,新的多索引列将被成功添加到数据帧中。
关于pandas多索引数据帧的概念: 多索引数据帧是pandas库中的一种数据结构,它允许在行和列上使用多个层次化的索引。通过使用多索引数据帧,可以更灵活地组织和处理复杂的数据。
多索引数据帧的优势:
多索引数据帧的应用场景:
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请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
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