在pandas数据框中添加新列

是指向已有数据框中添加一个新的列，并为该列赋予相应的数值或计算结果。这样可以方便地对数据进行处理和分析。

添加新列的步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并创建一个数据框。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用赋值操作符（=）为数据框添加新列，并为其赋予相应的数值或计算结果。

# 添加新列
df['Height'] = [170, 175, 180, 165]

1. 可以通过直接赋值一个标量值或使用其他列进行计算来为新列赋值。

# 使用标量值赋值新列
df['Weight'] = 65

# 使用其他列进行计算赋值新列
df['BMI'] = df['Weight'] / ((df['Height'] / 100) ** 2)

1. 最后，可以通过打印数据框来查看新列是否成功添加。

print(df)

添加新列的优势：

• 方便数据处理和分析：通过添加新列，可以将额外的信息或计算结果与现有数据框关联起来，方便后续的数据处理和分析。
• 扩展数据框功能：新列可以提供更多的数据维度，使数据框具有更丰富的功能和应用场景。

添加新列的应用场景：

• 特征工程：在机器学习和数据挖掘中，添加新列可以用于构建特征，提高模型的预测性能。
• 数据清洗和转换：通过添加新列，可以对原始数据进行清洗和转换，使其更适合后续的分析和建模。
• 数据可视化：添加新列可以提供额外的数据维度，使得数据可视化更加丰富和有趣。

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