如何使用.apply和用户定义函数在pandas df中创建列

在pandas中，可以使用.apply方法和用户定义的函数来创建新的列。apply方法可以将一个函数应用于DataFrame的每一行或每一列，并返回一个新的Series或DataFrame。

首先，我们需要定义一个函数，该函数将作为.apply方法的参数。这个函数将接收DataFrame的每一行或每一列作为输入，并返回一个值，该值将成为新的列的值。

下面是一个示例，展示了如何使用.apply和用户定义函数在pandas DataFrame中创建新的列：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Tom', 'Alice'],
        'Age': [25, 28, 30, 27],
        'Salary': [5000, 6000, 5500, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，该函数将计算每个人的年薪增长率
def calculate_growth_rate(row):
    initial_salary = row['Salary']
    final_salary = initial_salary * 1.1  # 假设每年涨薪10%
    growth_rate = (final_salary - initial_salary) / initial_salary * 100
    return growth_rate

# 使用.apply方法和用户定义函数创建新的列
df['Growth Rate'] = df.apply(calculate_growth_rate, axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   Name  Age  Salary  Growth Rate
0  John   25    5000         10.0
1  Emma   28    6000         10.0
2   Tom   30    5500         10.0
3 Alice   27    7000         10.0

在这个示例中，我们定义了一个名为calculate_growth_rate的函数，该函数接收DataFrame的每一行作为输入，并计算每个人的年薪增长率。然后，我们使用.apply方法将该函数应用于DataFrame的每一行，并将计算结果赋值给新的列'Growth Rate'。

请注意，我们在.apply方法中使用了参数axis=1，这表示我们将函数应用于每一行。如果要将函数应用于每一列，可以将axis参数设置为0。

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