在pandas dataframe中使用列值创建新列可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
df['new_column'] = df['column'].apply(lambda x: function(x))
df['new_column'] = np.where(df['column'] > 0, 'positive', 'negative')
以下是一个示例代码,演示如何使用列值在pandas dataframe中创建新列:
import pandas as pd
# 创建一个包含数据的dataframe
data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5],
'column2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用算术运算符创建新列
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
# 使用函数创建新列
df['new_column2'] = df['column1'].apply(lambda x: x * 2)
# 使用条件语句创建新列
df['new_column3'] = np.where(df['column1'] > 3, 'high', 'low')
# 打印结果
print(df)
这个例子中,我们创建了一个包含两列数据的dataframe,然后使用算术运算符、函数和条件语句分别创建了三个新列。最后,打印出了包含新列的dataframe。
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