如何在pandas数据框中创建新列

在pandas数据框中创建新列可以使用以下方法：

1. 使用现有列的值创建新列： 可以通过对现有列的值进行操作或者应用函数来创建新列。例如，假设我们有一个名为df的数据框，其中包含"age"列，我们想要创建一个新列"age_in_months"，表示年龄的月数。可以使用以下代码创建新列：
2. 使用现有列的值创建新列： 可以通过对现有列的值进行操作或者应用函数来创建新列。例如，假设我们有一个名为df的数据框，其中包含"age"列，我们想要创建一个新列"age_in_months"，表示年龄的月数。可以使用以下代码创建新列：
3. 这将将"age"列的值乘以12，并将结果存储在新列"age_in_months"中。
4. 使用条件逻辑创建新列： 可以使用条件逻辑来创建新列，根据某些条件为新列赋值。例如，假设我们有一个名为df的数据框，其中包含"score"列，我们想要创建一个新列"pass_status"，表示考试是否通过。可以使用以下代码创建新列：
5. 使用条件逻辑创建新列： 可以使用条件逻辑来创建新列，根据某些条件为新列赋值。例如，假设我们有一个名为df的数据框，其中包含"score"列，我们想要创建一个新列"pass_status"，表示考试是否通过。可以使用以下代码创建新列：
6. 这将根据"score"列的值，如果大于等于60，则在"pass_status"列中赋值为"Pass"，否则赋值为"Fail"。
7. 使用apply函数创建新列： 可以使用apply函数将自定义函数应用于数据框的一列或多列，并将结果存储在新列中。例如，假设我们有一个名为df的数据框，其中包含"price"列，我们想要创建一个新列"discounted_price"，表示打折后的价格。可以使用以下代码创建新列：
8. 使用apply函数创建新列： 可以使用apply函数将自定义函数应用于数据框的一列或多列，并将结果存储在新列中。例如，假设我们有一个名为df的数据框，其中包含"price"列，我们想要创建一个新列"discounted_price"，表示打折后的价格。可以使用以下代码创建新列：
9. 这将将自定义函数apply_discount应用于"price"列的每个值，并将结果存储在新列"discounted_price"中。

以上是在pandas数据框中创建新列的几种常见方法。根据具体的需求和数据处理任务，可以选择适合的方法来创建新列。