如何快速地将pandas中的列划分为其他列？

在pandas中，可以使用assign()方法将列划分为其他列。assign()方法可以接受一个或多个列作为参数，并返回一个新的DataFrame，其中包含原始DataFrame的所有列以及新添加的列。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象：df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
3. 使用assign()方法将列划分为其他列，并将结果赋值给新的DataFrame对象：new_df = df.assign(C=df['A'] + df['B'], D=df['A'] - df['B'])
   • 在上述示例中，我们将'A'列和'B'列划分为'C'列和'D'列，其中'C'列是'A'列和'B'列的和，'D'列是'A'列和'B'列的差。

• 打印新的DataFrame对象：print(new_df)

输出结果如下：

   A  B  C  D
0  1  4  5 -3
1  2  5  7 -3
2  3  6  9 -3

在这个例子中，我们将'A'列和'B'列划分为'C'列和'D'列，但实际上可以根据需求进行更复杂的列划分操作。assign()方法可以接受任意的表达式作为参数，因此可以进行各种数学运算、逻辑运算等操作。

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