一种基于另一列的子组向Pandas数据帧添加新列的有效方法

在Pandas数据帧中，可以使用apply方法结合匿名函数来基于另一列的值添加新列。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建数据帧：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个包含两列（A和B）的数据帧df。

1. 使用apply方法和匿名函数创建新列：

df['C'] = df['B'].apply(lambda x: x * 2)

上述代码将基于列B的值创建一个新列C，新列的值是列B中每个元素的两倍。

完整代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

df['C'] = df['B'].apply(lambda x: x * 2)

这样就在数据帧df中成功添加了新列C，新列的值基于列B的值计算而来。

这种方法适用于基于某一列的值进行计算或转换，并将结果作为新列添加到数据帧中的场景。对于Pandas中其他的数据操作，例如数据过滤、分组、排序等，也可以使用类似的方法来实现。

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