Pandas的assign函数可以用来在一次操作中创建多个列。我们可以在现有的列的基础上派生,或者从头开始创建。如果我们采用后者,我们需要确保变量的长度与DataFrame中的行数相同。 让我们来做一个例子。 df2 = df.assign(sub_cat = df["子品类"].str.split("-", expand=True)[0], 总评分 = lambda x: x.社区评...
复制 # 摄氏度与华氏度之间的数制转换df.assign(temp_f=lambdax:x.temp_c*9/5+32) 1. 2. 在指定的位置插入新的一列 同样也是用到insert方法,代码如下: 复制 random_col=np.random.randint(10,size=len(df))df.insert(3,'random_col',random_col)# 在第三列的地方插入 1. 2. if-else逻辑判断 复...
官方文档:pandas.DataFrame.assign — pandas 1.3.0 documentation (pydata.org) 作用:Assign new columns to a DataFrame. 例: ↑也可以写为: df.assign(temp_f=lambdax:x['temp_c']*9/5+32).assign(temp_k=lambdax: (x['temp_f']+459.67)*5/9) 例:利用crosstab与assign进行woe和iv的计算: 构造...
df.assign(temp_f=lambda x:x.temp_c*9/5+32) 在指定的位置插入新的一列 同样也是用到insert方法,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 random_col=np.random.randint(10,size=len(df))df.insert(3,'random_col',random_col)# 在第三列的地方插入 if-else逻辑判断 代码语言:j...
调用的是assign方法,当然除此之外还有其他的方法可供尝试,代码如下 # 摄氏度与华氏度之间的数制转换df.assign(temp_f=lambda x: x.temp_c * 9 / 5 + 32) 在指定的位置插入新的一列 同样也是用到insert方法,代码如下 random_col = np.random.randint(10, size=len(df)) ...
# pandas新增数据列(直接赋值、apply、assign、分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pand
# 使用assign方法 df = df.assign(C=[7,8,9]) df insert方法 importpandasaspd data = {'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用insert方法 df.insert(2,'C', [7,8,9]) print(df) insert方法可以在指定位置插入新列。
# Python 3.ximportpandasaspd df=pd.DataFrame({"Name":["Robert","Sam","Alia","Jhon","Smith"],"Marks":[60,41,79,51,88]})display(df)defassign_Result(marks):ifmarks>=60:result="Pass"else:result="Fail"returnresult df["Result"]=df["Marks"].apply(assign_Result)display(df) ...
''' assign_unit = 0 units = ['', 'K', 'M', 'B'] while value >= 1_000: value /= 1_000 assign_unit += 1 return f"{value:.2f} {units[assign_unit]}"这是你将得到的结果。读起来容易多了，对吧？此函数的缺点是将数字转换为字符串，这意味着你将失去数据帧的排...
2. 使用assign方法添加列 assign方法可以在不修改原始DataFrame的情况下,返回一个新的DataFrame,其中包含了添加的新列。这对于链式调用特别有用。 示例代码 3:使用assign添加新列 importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[100,200,300],'B':[400,500,600]})# 使用assign添加新列Cnew_df=df.ass...