Pandas实战100例 | 案例 44: 添加新列

案例 44: 添加新列

知识点讲解

在数据分析过程中,经常需要基于现有数据计算新的数据列。Pandas 允许你轻松地向 DataFrame 添加新列,并基于现有列进行计算。

  • 添加新列: 直接通过赋值的方式可以向 DataFrame 添加新列。新列的值可以是基于现有列的计算结果。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果,用于案例 44# 示例数据
data_column_addition = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
}
df_column_addition = pd.DataFrame(data_column_addition)# 添加新列
df_column_addition['C'] = df_column_addition['A'] + df_column_addition['B']
df_column_addition['D'] = df_column_addition['A'] * df_column_addition['B']df_column_addition

在这个示例中,我们添加了两个新列:C(列 A 和列 B 的和)和 D(列 A 和列 B 的乘积)。

示例代码运行结果
   A  B  C   D
0  1  4  5   4
1  2  5  7  10
2  3  6  9  18

这个结果展示了两个新添加的列,其中包括了基于现有列的简单算术计算。添加新列是数据处理和特征工程中常见的操作。

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