它返回带有新列的新DataFrame。 范例1: import pandas as pd # Create an empty dataframe info = pd.DataFrame() # Create a column info['ID'] = [101, 102, 103] # View the dataframe info # Assign a new column to dataframe called 'age' info.assign(Name = ['Smith', 'Parker', 'John']...
1)向 DataFrame 添加新列 importpandasasnpimportpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6] })# 使用 assign 添加新列 'C'df_new = df.assign(C=[7,8,9]) print("原始 DataFrame:") print(df) print("\n添加新列后的 DataFrame:") print(df_ne...
将新列添加到 DataFrame :import pandas as pd data = { "age": [16, 14, 10], "qualified": [True, True, True] } df = pd.DataFrame(data) newdf = df.assign(name = ["Emil", "Tobias", "Linus"]) print(newdf) 运行一下定义与用法 assign() 方法将新列添加到现有 DataFrame。语法...
它将新的列 Profit 分配给 DataFrame,对应于 Selling Price 和Cost Price 列之间的差异。 我们也可以通过对可调用对象使用 lambda 函数为 df 分配新的列。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Cost_Price': [100, 200], 'Selling_Price': [200, 400]}) new_df=df.assign(Profit=lambda x: x....
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.assign方法的使用。
Python | Pandas dataframe.assign() Python 是一种用于进行数据分析的出色语言,主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 Pandas 就是其中之一,它使导入和分析数据变得更加容易。 Dataframe.assign() 方法将新列分配给 DataFrame,返回一个新对象(副本),其中新列添加到原始列。重新分配的现有列将被覆盖...
DataFrame.assign(**kwargs) 参数 **kwargs关键字参数,要分配给DataFrame的列名作为关键字参数传递 返回值 它返回DataFrame对象,并将新的列和现有的列一起分配。 示例代码:DataFrame.assign()方法分配一列 importpandasaspddf=pd.DataFrame({'Cost Price':[100,200],'Selling Price':[200,400]})new_df=df.ass...
The Pandas assign method enables us to add new columns to a dataframe. We provide the input dataframe, tell assign how to calculate the new column, and it creates a new dataframe with the additional new column. It’s fairly straightforward, but as the saying goes, the devil is in the de...
引用:4 Pandas Anti-Patterns to Avoid and How to Fix Them さらに、列名を文字列として扱う場合、変数化も可能になります。 列名(文字列)の変数化の例 +column_icon="絵文字"+column_name="名前"+column_is_common_noun="普通名詞"-df=pd.DataFrame({-column_icon:["🍎","🦍","📯"]-})...
Pandas DataFrame - assign() function: The assign() function is used to assign new columns to a DataFrame.