如何在pandas中的列中增值？

在pandas中，可以通过多种方式在列中增加值。以下是几种常见的方法：

使用赋值操作符（=）：可以直接给列赋一个标量值或一个数组，将该值或数组应用到整个列上。例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为'column_name'的列，可以使用以下代码将该列的所有元素增加10：

df['column_name'] = df['column_name'] + 10

使用apply()函数：可以使用apply()函数将一个自定义函数应用到列的每个元素上。例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为'column_name'的列，可以使用以下代码将该列的所有元素增加10：

df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: x + 10)

使用map()函数：可以使用map()函数将一个字典或一个Series对象应用到列的每个元素上。字典或Series对象的键将用于匹配列中的元素，并将对应的值应用到该元素上。例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为'column_name'的列，可以使用以下代码将该列的所有元素增加10：

mapping = {1: 11, 2: 12, 3: 13}  # 字典或Series对象
df['column_name'] = df['column_name'].map(mapping)

使用eval()函数：可以使用eval()函数在列中执行基于字符串的算术表达式。例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为'column_name'的列，可以使用以下代码将该列的所有元素增加10：

df = df.eval('column_name = column_name + 10')

需要注意的是，以上方法都会直接修改原始DataFrame中的数据。如果需要创建一个新的列并将增加后的值存储在其中，可以使用以下代码：

df['new_column'] = df['column_name'] + 10

以上是在pandas中增加列值的几种常见方法。根据具体的需求和数据结构，选择合适的方法来实现增加列值的操作。

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