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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