向pandas添加UUID

是指在使用Python的数据分析库pandas时，为数据框(DataFrame)中的每一行添加一个唯一标识符(UUID)。

UUID是通用唯一标识符(Universally Unique Identifier)的缩写，它是一种由128位数字组成的标识符，可以保证在全球范围内的唯一性。在数据分析中，为每一行数据添加UUID可以方便地进行数据跟踪、数据合并、数据索引等操作。

在pandas中，可以使用Python的uuid模块生成UUID，并通过apply函数将UUID应用到数据框的每一行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import uuid

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，生成UUID并应用到每一行
def add_uuid(row):
    return str(uuid.uuid4())

# 使用apply函数将UUID应用到每一行
df['UUID'] = df.apply(add_uuid, axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将会输出如下结果：

      Name  Age                                  UUID
0    Alice   25  6b5f9e5a-3e1d-4e8b-9e8d-4b1b7b8a1e4e
1      Bob   30  3d3e9d0d-1b9e-4a0e-9e3b-8b9a8a7b6b5b
2  Charlie   35  9c8d7e6f-5e4d-4c3b-8a9b-0d1e2f3c4b5a

在这个例子中，我们使用了uuid.uuid4()函数生成UUID，并通过apply函数将UUID应用到数据框的每一行。最终，数据框中新增了一列名为"UUID"的列，其中包含了每一行的唯一标识符。

这种方式适用于需要为数据框中的每一行生成唯一标识符的场景，例如数据合并、数据跟踪、数据索引等。通过为每一行添加UUID，可以方便地进行数据操作和分析。

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