Pandas新增数据列的4种方法

最新推荐文章于 2025-05-10 19:15:00 发布
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分类专栏： Pandas数据处理 文章标签： pandas python 数据分析
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本文介绍了如何使用Pandas在数据分析中通过直接赋值、df.apply方法、df.assign方法以及按条件分组来创建新的数据列，包括实例演示了如何处理温度数据类型转换和温差判断。

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Pandas怎样新增数据列？
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.assign方法
  4. 按条件选择分组分别赋值

文章目录

import pandas as pd

0. 读取csv数据到DataFrame

在这里插入图片描述

1.直接赋值的方法

实例： 清理温度列，变成数字类型
在这里插入图片描述
实例：计算温度差
在这里插入图片描述

2. df.apply 方法

Apply a function along an axis of the DataFrame.
Objects passed to the function are Series objectives whose index is either the DataFrame’s
index (aixs=0) or the DataFrame’s columns (axis=1).

实例： 添加一列温度类型:

  1. 如果最高温大于33读就是高温
  2. 低于-10°C是低温
  3. 否则是常温

在这里插入图片描述

3. df.assign方法

Assign new columns to a DataFrame.
Return a new object with all original columns in addition to new ones.

实例：将温度从摄氏温度变为华氏温度
在这里插入图片描述

4.按条件选择分组分别赋值

按条件选择数据，然后对这部分数据赋值新列
实例： 高低温查大于10度，则认为温差大
在这里插入图片描述

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pandas添加新列
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df.apply()，需要传入一个函数，根据函数的内容生成新的列，函数的参数默认传入所有的行,直接在原数据中更改，不生成新的Dataframe。由运行结果可知，df.assign()方法确实在结尾处新加了"new_1"和"new_2"两列。df.assign()方法，可以同时添加多列,但是返回了一个新的对象，其使用方法如下代码。利用pandas中的.loc方法，选中所有行，创建一个新的column。可以看到在最后一列创建了一个新的列标为“new”的新列。由运行的结果可以看到，确实在最后一排创建了一个新列。
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pandas如何新增数据列
python数据分析小白自学日记第四天！！-pandas核心操作之增删查改
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到此为止，pandas的大部分基础操作都已经总结完毕啦，这个系列会短暂断更一段时间(稍作休整）尽请期待！
pandas 新增数据列
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### 如何在 Pandas DataFrame 中新增一列数据 在 Pandas 数据处理中，向现有的 `DataFrame` 添加新列是一个常见的操作。以下是几种常用的方法： #### 方法一：直接赋值 最简单的方式是在指定的列名处直接赋予一个新的 Series 或者列表。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2], 'B': [3, 4] }) # 新增 C 列 df['C'] = [5, 6] print(df) ``` 这种方法适用于简单的场景，在已有索引的情况下快速增加新的一列[^1]。 #### 方法二：使用 assign 函数 对于更复杂的表达式或者是链式调用的情况，可以考虑采用 `assign()` 方法来进行动态创建新列而不改变原始的数据框对象。 ```python new_df = df.assign(D=lambda x: x.A * 2) print(new_df) ``` 此方式不会修改原 `DataFrame` 而返回一个带有额外列的新副本[^2]。 #### 方法三：利用 insert 函数 如果需要控制新加入列的具体位置，则应该选用 `insert()` 函数。它允许用户指定位移参数 (`loc`) 来决定插入的位置以及要添加的列名称和对应的数值。 ```python df.insert(loc=0, column='E', value=[7, 8]) print(df) ``` 这段代码会将 E 列放置于表格的第一位[^3]。 #### 实际案例演示 下面给出一段完整的例子展示如何灵活运用上述提到的技术来完成特定的任务——比如调整 Age 列至首位并打印最终的结果集。 ```python import pandas as pd data = { 'Name': ['Tom', 'Nick'], 'Age': [28, 32], 'Salary': [5000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) col = df.pop('Age') df.insert(0, 'Age', col) print(df) ``` 以上就是关于怎样在 Pandas 的 `DataFrame` 结构里边追加新的字段的一些基本技巧[^4]。
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