在python中从现有的分类列创建新列

在Python中，可以使用pandas库来从现有的分类列创建新列。pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的功能和方法来处理和操作数据。

要从现有的分类列创建新列，可以使用pandas的assign()方法。该方法可以在DataFrame中添加新的列，并返回一个新的DataFrame对象。

下面是一个示例代码，演示了如何从现有的分类列创建新列：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将分类列转换为分类类型
df['Category'] = df['Category'].astype('category')

# 使用assign()方法创建新列
df = df.assign(NewColumn=df['Category'].cat.codes)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  Category  Value  NewColumn
0        A      1          0
1        B      2          1
2        C      3          2
3        A      4          0
4        B      5          1
5        C      6          2

在上面的代码中，首先创建了一个示例的DataFrame对象，其中包含了一个名为"Category"的分类列和一个名为"Value"的数值列。然后，使用astype()方法将"Category"列转换为分类类型。接下来，使用assign()方法创建了一个名为"NewColumn"的新列，该列的值是"Category"列的编码值。最后，打印了结果DataFrame。

这里需要注意的是，cat.codes方法可以将分类列转换为整数编码，从0开始递增。如果需要将分类列转换为其他类型的编码，可以使用cat.codes方法之前先进行适当的转换。

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