使用字典 Pandas 创建新列 - Python

在 Pandas 中，我们可以使用字典来创建新列。创建新列非常有用，它可以让我们从现有的数据集中计算新的信息，并将结果添加到 DataFrame 中。

要使用字典创建新列，我们需要将字典传递给 DataFrame 的 assign() 方法。这个方法返回一个新的 DataFrame，其中包含新列。

下面是一个演示如何使用字典来创建新列的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40]
})

# 使用字典创建新列
df = df.assign(
    last_name=['Smith', 'Johnson', 'Brown', 'Jones'],
    full_name=lambda x: x['name'] + ' ' + x['last_name']
)

print(df)

这个程序会输出以下内容：

       name  age last_name    full_name
0     Alice   25     Smith   Alice Smith
1       Bob   30   Johnson   Bob Johnson
2   Charlie   35     Brown  Charlie Brown
3     David   40     Jones    David Jones

可以看到，我们使用了 assign() 方法来创建两个新列：last_name 和 full_name。last_name 列是由一个列表创建的，而 full_name 列是通过将 name 和 last_name 列合并而创建的。

在 assign() 方法中，我们使用了一个 lambda 函数来访问 name 和 last_name 列，并将它们合并到一个新的 full_name 列中。这个函数可以访问整个 DataFrame，因此也可以使用其他列来计算新列。

通过使用字典来创建新列，我们可以轻松地从现有的数据集中计算新的信息，并将其添加到 DataFrame 中，这非常方便。