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如何在Pandas中添加提供行聚合但保持数据帧形状的计算列

在Pandas中,可以使用apply函数来添加提供行聚合但保持数据帧形状的计算列。apply函数可以接受一个自定义的函数作为参数,并将该函数应用于数据帧的每一行或每一列。

以下是在Pandas中添加提供行聚合但保持数据帧形状的计算列的步骤:

  1. 导入Pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个示例数据帧:
代码语言:txt
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data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义一个自定义函数,该函数将应用于每一行,并返回聚合结果:
代码语言:txt
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def aggregate_row(row):
    return row.sum()
  1. 使用apply函数将自定义函数应用于数据帧的每一行,并将结果存储在新的计算列中:
代码语言:txt
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df['D'] = df.apply(aggregate_row, axis=1)

在上述代码中,axis=1参数表示将函数应用于每一行。如果要将函数应用于每一列,则可以将axis参数设置为0

最终,数据帧df将包含一个名为'D'的新计算列,其中每个元素是对应行的聚合结果。

Pandas是一个功能强大的数据分析库,适用于数据清洗、数据处理、数据分析等各种任务。它提供了丰富的数据结构和函数,使得数据操作变得简单高效。

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