如何在pandas python中重新添加数据帧中已删除的列？

在pandas中重新添加已删除的列可以通过以下步骤实现：

1. 首先，创建一个空的数据帧（DataFrame），用于重新添加已删除的列。可以使用pd.DataFrame()函数创建一个空的数据帧。
2. 然后，使用已删除的列的名称作为键，将列数据添加到空的数据帧中。可以使用df['列名'] = 列数据的方式将列数据添加到数据帧中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 删除列B
df = df.drop('B', axis=1)

# 创建一个空的数据帧
new_df = pd.DataFrame()

# 重新添加已删除的列B
new_df['B'] = [4, 5, 6]

# 将重新添加的列B合并到原数据帧中
df = pd.concat([df, new_df], axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在这个示例中，我们首先创建了一个包含两列（A和B）的数据帧。然后，我们使用drop()函数删除了列B。接下来，我们创建了一个空的数据帧new_df，并将已删除的列B重新添加到new_df中。最后，我们使用concat()函数将重新添加的列B合并到原数据帧df中，得到最终的结果。

需要注意的是，重新添加已删除的列时，需要确保新添加的列数据与原数据帧的行数相匹配，否则会引发错误。