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以最快的速度和最少的代码向dataframe创建100个新列的最佳实践是什么?

以最快的速度和最少的代码向dataframe创建100个新列的最佳实践是使用循环和apply函数结合。

首先,创建一个包含100个新列的列表,可以使用列表推导式来快速生成:

new_columns = ['new_column{}'.format(i) for i in range(100)]

然后,使用循环遍历新列列表,并使用apply函数将自定义函数应用于每一列。在自定义函数中,可以使用pandas的内置函数或自定义逻辑来填充新列的值。例如,以下示例使用循环和apply函数将每个新列填充为原始dataframe的平方值:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 假设原始dataframe为df
df = pd.DataFrame()

# 创建新列列表
new_columns = ['new_column{}'.format(i) for i in range(100)]

# 定义自定义函数来填充新列的值
def fill_new_column(row):
    return row['original_column'] ** 2

# 使用循环和apply函数创建新列
for column in new_columns:
    df[column] = df.apply(fill_new_column, axis=1)

# 打印结果
print(df)

这种方法的优势在于使用循环和apply函数的组合,可以快速创建多个新列,并且代码量相对较少。同时,通过自定义函数,可以根据实际需求对新列进行灵活的填充操作。

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