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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