Python Pandas DataFrame assign方法用法及代码示例

Pandas DataFrame.assign(~) 方法将新列附加到 DataFrame。

1.kwargs | key:label 和 value:function or array-like

该键用作新的列标签。

值类型	说明
`function`	该函数接受源 DataFrame 作为唯一参数，并返回一个 Series。
`array-like`	保存要追加的列的值的标量、系列或数组。

我们一次可以追加的列数没有限制。

您可以引用在同一调用中附加的先前列。检查下面的示例以进行说明。

附加了新列的新DataFrame。

考虑以下 DataFrame ：

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



   A  B
0  3  5
1  4  6

要附加新列 C ，它是列 A 和 B 的总和：

df.assign(C=lambda my_df: my_df["A"] + my_df["B"])



   A  B  C
0  3  5  8
1  4  6  10

要附加一个值为单个常量的新列：

df.assign(C=20)



   A  B  C
0  3  5  20
1  4  6  20

为了供您参考，我们再次在此处显示相同的df：

要使用数组附加新列：

df.assign(C=[7,8])



   A  B  C
0  3  5  7
1  4  6  8

要在one-go中添加多个列：

df.assign(C=lambda p_df: p_df["A"] + p_df["B"], D=lambda p_df: p_df["C"] + 5)



   A  B  C   D
0  3  5  8   13
1  4  6  10  15

请注意如何使用列 C 构造列 D ，该列也出现在函数调用中。

考虑与之前相同的DataFrame：

如果您要附加的列的标签与现有列的标签冲突，则会发生覆盖：

df.assign(A=[8,9])



   A  B
0  8  5
1  9  6

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas DataFrame | assign method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。