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创建一个函数来遍历现有的dataframe并将值添加到新列

,可以使用Python中的pandas库来实现。

首先,导入pandas库:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

然后,定义一个函数来遍历dataframe并将值添加到新列:

代码语言:txt
复制
def add_values_to_new_column(df, column_name, new_column_name):
    new_column_values = []
    for index, row in df.iterrows():
        # 在这里添加你的逻辑来计算新列的值
        # 假设你要将每行的第一个列的值加上10,并将结果添加到新列
        new_value = row[column_name] + 10
        new_column_values.append(new_value)
    
    # 将新列添加到dataframe中
    df[new_column_name] = new_column_values

接下来,调用这个函数来遍历dataframe并将值添加到新列:

代码语言:txt
复制
# 创建一个示例dataframe
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 调用函数来添加新列
add_values_to_new_column(df, 'A', 'NewColumn')

# 打印修改后的dataframe
print(df)

输出结果将会是:

代码语言:txt
复制
   A   B  NewColumn
0  1   6         11
1  2   7         12
2  3   8         13
3  4   9         14
4  5  10         15

这个函数可以用于遍历任意的dataframe,并根据你的逻辑将值添加到新列中。

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