如何在pandas中从子类别创建新列？

在pandas中，可以使用apply()函数从子类别创建新列。下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用apply()函数从子类别创建新列。apply()函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于指定的列或行。要从子类别创建新列，可以使用apply()函数结合lambda表达式来实现。

首先，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为category的列，该列包含子类别的信息。我们想要根据子类别创建一个新列subcategory，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建DataFrame：

df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']})

1. 使用apply()函数和lambda表达式创建新列：

df['subcategory'] = df['category'].apply(lambda x: x + '_sub')

在上述代码中，lambda表达式lambda x: x + '_sub'将每个子类别x与字符串'_sub'拼接起来，从而创建了新的子类别列subcategory。最后，将结果赋值给df['subcategory']。

这样，我们就成功地从子类别创建了新列subcategory。新列的值将根据子类别的不同而不同。

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