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Pandas怎么增加新的数据列

2021-11-06 16:30:32  阅读:141  来源: 互联网

标签:loc df type yWendu bWendu 增加 数据 Pandas axis


1、普通赋值方式增加新的列

这里假设df为一个DataFrame类型的数据

df.loc[:, 'wencha'] = df['bWendu'] - df['yWendu']

print(df['wencha'])

 

2、使用apply()函数进行操作

applly(A, axis=0/1)A处可放判断条件以及函数,axis=0表示在行的方向操作,axis=1表示在列的方向上操作(即增加列)

def get_wendu_type(x):

        if x["bWendu"] > 30:

                return "高温"

       if x["yWendu"] < -10:

                return "低温"

return "常温"

因为要增加的是新的一列:axis=1

df.loc[:, 'wendu_type'] = df.apply(get_wendu_type, axis=1)

print(df['wendu_type'].values_counts())

 3、使用assign()函数

注:此方法返回的是一个新的表格,即操作是在新的表格上进行的,并没有改变原表格。同时可以增加多列

df_new = df.assign(b_huashi = lambda x : x["bWendu"] * 9 / 5 + 32,                   

                                y_huashi = lambda x : x["yWendu"] * 9 / 5 + 32)

4、增加条件的情况下使用普通方法进行增加列

这里注意:条件判断后面赋值的列名是一样的!

df.loc[df['bWendu']-df['yWendu'] > 10, "wencha_type"] = "温差大"

df.loc[df['bWendu']-df['yWendu'] <= 10, "wencha_type"] = ''温差小"

 

 

标签:loc,df,type,yWendu,bWendu,增加,数据,Pandas,axis
来源: https://blog.csdn.net/qq_40703593/article/details/121180370

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