如何从pandas向子数据框添加新列

从pandas向子数据框添加新列可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保已经导入了pandas库，并且已经创建了一个数据框（DataFrame）对象。
2. 确定要添加新列的子数据框（子DataFrame）。可以使用pandas的切片操作或条件筛选来选择子数据框。
3. 使用子数据框的列名作为键，将新列赋值给子数据框。可以使用以下语法：
4. 使用子数据框的列名作为键，将新列赋值给子数据框。可以使用以下语法：
5. 其中，新列名是要添加的列的名称，新列数据是一个与子数据框行数相同的列表、数组或Series对象。
6. 如果需要，可以使用子数据框的其他列进行计算，以生成新列的值。可以使用以下语法：
7. 如果需要，可以使用子数据框的其他列进行计算，以生成新列的值。可以使用以下语法：
8. 这将使用列名1和列名2的值进行计算，并将结果赋值给新列。

以下是一个示例代码，演示如何从pandas向子数据框添加新列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择子数据框
sub_df = df[df['年龄'] > 28]

# 添加新列
sub_df['性别'] = ['男', '男']

# 打印结果
print(sub_df)

输出结果：

   姓名  年龄 性别
1  李四  30  男
2  王五  35  男

在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名和年龄的数据框。然后，我们选择了年龄大于28的子数据框。接下来，我们使用子数据框的列名作为键，将性别列赋值给子数据框。最后，我们打印了结果，显示了添加了新列的子数据框。

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