在Pandas中，添加带有默认值的列可以通过两种方式实现：
- 直接在数据框架中赋值新列
- 使用
assign()方法
我们分别来看一下这两种方式的实现。
直接在数据框架中赋值新列
这种方式相对简单，只需要使用DataFrame对象的赋值方法即可。具体步骤如下：
- 创建一个空的数据框架
“`python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
“`
- 添加默认值列
python
df['default_col'] = 'default_value'
此时，我们已经在数据框架中添加了一列名为”default_col”的列，并且其所有行都初始化为”default_value”。
- 可以通过访问列的方式来查看列中的元素
python
print(df['default_col'])
输出：
0 default_value
Name: default_col, dtype: object
可以看到，我们成功地在数据框架中添加了一个带有默认值的列。
使用assign()方法
assign()方法可以更方便地向数据框架中添加带有默认值的列。
- 创建一个空的数据框架
“`python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
“`
- 添加默认值列
python
df = df.assign(default_col='default_value')
在assign()方法中，我们指定了默认值列的名称和默认值，该方法会返回一个新的数据框架，里面已经添加了新的列。
- 可以通过访问列的方式来查看列中的元素
python
print(df['default_col'])
输出：
0 default_value
Name: default_col, dtype: object
可以看到，我们成功地在数据框架中添加了一个带有默认值的列。
以上就是在Pandas中添加带有默认值的列的完整攻略。