dataframe 增加一列（这一行1连续出现的次数）

def checknum(l,n=1):

#计算列表中连续=n的数目，返回最大连续数

res=[]

count=0

for i in l:

if i == n:

count+=1

else:

res.append(count)

count=0

res.append(count)

return max(res)

d=[

[1, 0, 0,1],

[1, 1, 1,1],

[1, 1, 0,0],

[1, 1, 1,1],

[0, 0, 0,1]

]

print [i+[checknum(i)] for i in d] #计算每行连续出现1的次数并加到行最后

输出结果>>>

[[1, 0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 4], [1, 1, 0, 0, 2], [1, 1, 1, 1, 4], [0, 0, 0, 1, 1]]

当我们需要将dataframe中的某一列数据装换为其它类型或者做一些其它的算法后，再新增加到datafram中时，最有效的方法是使用自定义的udf函数。本文的例子是将id列的数据转换为double类型，然后将该列数据增加到dataframe中

引入需用的包，并新建DataFrame的例子：

使用pandas的insert方法，第一个参数指定插入列的位置，第二个参数指定插入的列名，第三个参数指定插入列的数据。

直接对dataframe赋值

使用reindex函数，还可以指定缺失值填充的值，不过缺点是要把原有的列名和新列名都加上，如果列名较多，那就比较麻烦了。

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