在Python的Pandas中,可以通过直接赋值或使用apply函数在DataFrame添加新列。

简介: 【5月更文挑战第2天】在Python的Pandas中,可以通过直接赋值或使用apply函数在DataFrame添加新列。方法一是直接赋值,如`df['C'] = 0`,创建新列C并初始化为0。方法二是应用函数,例如定义`add_column`函数计算A列和B列之和,然后使用`df.apply(add_column, axis=1)`,使C列存储每行A、B列的和。

在Python的pandas库中,你可以通过多种方法在DataFrame中添加新列。以下是两个常见的方法:

方法一:直接赋值

python
import pandas as pd

创建一个示例DataFrame

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

添加一个新列C,初始值为0

df['C'] = 0

print(df)
在这个例子中,新列C的初始值全部为0。

方法二:使用apply函数

python
import pandas as pd

创建一个示例DataFrame

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

定义一个函数,将应用到DataFrame的每一行,将新列的值设为A列值和B列值之和

def add_column(row):
return row['A'] + row['B']

使用apply函数添加新列C

df['C'] = df.apply(add_column, axis=1)

print(df)
在这个例子中,新列C的值是A列值和B列值之和。注意,这个方法通常在你需要在每行计算出一个新列值的情况下使用。

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