Pandas 从另一列创建列 - Python

在数据分析和清洗中，经常需要根据数据集中已有的列来创建新的列。Pandas 提供了很多方法来实现这一目的。本文将介绍如何使用 Pandas 从另一列创建列。

我们首先需要导入 Pandas 模块：

import pandas as pd

从单个列创建新列

如果我们要从单个列创建新列，可以使用 apply 方法，该方法接受一个函数作为参数，该函数会对列中的每个值进行操作并返回新的值。

下面是一个示例，我们将 df 数据框中的 A 列乘以 2 并将结果存储在新列 B 中：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
df['B'] = df['A'].apply(lambda x: x * 2)
print(df)

输出结果如下：

   A   B
0  1   2
1  2   4
2  3   6
3  4   8
4  5  10

从多个列创建新列

如果我们要从多个列创建新列，可以使用 apply 方法并传递一个函数，该函数接受整个行作为参数并返回新的值。

下面是一个示例，我们将 df 数据框中的 A 列和 B 列相加并将结果存储在新列 C 中：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df['C'] = df.apply(lambda x: x['A'] + x['B'], axis=1)
print(df)

输出结果如下：

   A   B   C
0  1   6   7
1  2   7   9
2  3   8  11
3  4   9  13
4  5  10  15

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 从另一列创建列。我们通过使用 apply 方法并传递一个函数来实现从单个列和多个列创建新列的操作。此外，还介绍了如何在函数中访问行数据。

Pandas 提供了很多强大的函数和工具，可以让数据探索和清洗变得更加简单和高效。如果您想深入了解 Pandas，请查阅官方文档。