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如何循环添加新列到pandas dataframe中,值基于其他列值

在 Pandas 中,可以使用循环来添加新列到 DataFrame 中,其中新列的值基于其他列的值。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 循环添加新列
for i in range(1, 4):
    new_column_name = f'C{i}'  # 新列的名称
    column_values = df['A'] * i  # 新列的值,基于 'A' 列的值
    df[new_column_name] = column_values

# 打印结果
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   A   B  C1  C2  C3
0  1  10   1   2   3
1  2  20   2   4   6
2  3  30   3   6   9
3  4  40   4   8  12
4  5  50   5  10  15

在上述示例中,我们首先创建了一个包含两列('A' 和 'B')的 DataFrame。然后,使用循环从 1 到 3,依次添加了三个新列('C1'、'C2' 和 'C3')。新列的名称通过字符串格式化得到,新列的值通过将 'A' 列的值乘以循环变量得到。最后,将新列添加到 DataFrame 中。

这种方法可以根据需要循环添加任意数量的新列,新列的值可以基于其他列的值进行计算。

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