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为什么列名没有遍历实际的列并在dataframe中创建新列？

在数据分析和处理过程中，有时候我们需要对DataFrame中的每一列进行遍历操作，并根据实际的列值创建新的列。然而，这种操作并不推荐，原因如下：

效率低下：DataFrame是基于列向量的数据结构，对每一列进行遍历操作会导致性能下降，特别是当数据量较大时。相比之下，使用向量化的操作能够更高效地处理数据。
代码复杂：对每一列进行遍历操作需要编写循环代码，增加了代码的复杂度和维护成本。而使用向量化操作可以简化代码，提高可读性和可维护性。
丢失数据类型信息：在遍历操作中，我们往往需要根据实际的列值进行条件判断或计算，这可能导致数据类型的转换或混淆。而使用向量化操作可以保持数据类型的一致性，避免数据类型的丢失或错误。
可能引发错误：在遍历操作中，由于人为的疏忽或错误，可能会导致数据处理的错误。而使用向量化操作可以减少人为错误的发生，提高数据处理的准确性和稳定性。

综上所述，虽然在某些特定情况下需要对DataFrame中的每一列进行遍历操作并创建新列，但一般情况下，推荐使用向量化的操作来处理数据，以提高效率、简化代码、保持数据类型的一致性，并降低错误的发生概率。

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相关搜索:DataFrame:基于另一列中的单词创建新列从dataframe列中获取某些值，并在python中创建新的dataframe 在dataframe中创建新的嵌套列在Pandas DataFrame中使用现有列名创建新列在Pandas DataFrame中基于其他列创建新列在嵌套字典的dataframe中创建新列基于Spark Dataframe中的条件创建新列基于对dataframe中的datetime列的筛选创建新列基于年份创建新的DataFrame列如何从pandas dataframe中的现有列创建新列

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