如何从pandas dataframe中的现有列创建新列

从pandas dataframe中的现有列创建新列可以使用以下方法：

1. 使用算术运算符创建新列：可以使用加法、减法、乘法、除法等算术运算符来对现有列进行操作，并将结果赋值给新列。例如，要创建一个新列"total"，将"column1"和"column2"相加，可以使用以下代码：

df['total'] = df['column1'] + df['column2']

1. 使用函数创建新列：可以使用内置函数或自定义函数来对现有列进行操作，并将结果赋值给新列。例如，要创建一个新列"length"，计算"column3"的长度，可以使用以下代码：

df['length'] = df['column3'].apply(len)

1. 使用条件语句创建新列：可以使用条件语句来根据现有列的值创建新列。例如，要创建一个新列"category"，根据"column4"的值判断其所属的类别，可以使用以下代码：

df['category'] = np.where(df['column4'] > 0, 'positive', 'negative')

1. 使用字符串方法创建新列：如果现有列是字符串类型，可以使用字符串方法来对其进行操作，并将结果赋值给新列。例如，要创建一个新列"uppercase"，将"column5"的值转换为大写字母，可以使用以下代码：

df['uppercase'] = df['column5'].str.upper()

1. 使用聚合函数创建新列：可以使用聚合函数对现有列进行汇总，并将结果赋值给新列。例如，要创建一个新列"average"，计算"column6"的平均值，可以使用以下代码：

df['average'] = df['column6'].mean()

以上是从pandas dataframe中的现有列创建新列的几种常见方法。根据具体需求和数据类型，可以选择适合的方法来创建新列。