在pandas中,可以通过连接到现有列来创建新列。具体的步骤如下:
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
df['new_column'] = df['existing_column'] + 10
上述代码将在数据框df中创建一个名为'new_column'的新列,该列的值是'existing_column'列的值加上10。
def square(x):
return x ** 2
df['new_column'] = df['existing_column'].apply(square)
上述代码将在数据框df中创建一个名为'new_column'的新列,该列的值是'existing_column'列的值应用square函数后的结果。
df['new_column'] = df['existing_column'].apply(lambda x: 'Yes' if x > 0 else 'No')
上述代码将在数据框df中创建一个名为'new_column'的新列,该列的值根据'existing_column'列的值是否大于0来确定。
print(df['new_column'])
以上就是通过连接到pandas中的现有列来创建新列的步骤。这种方法可以帮助我们根据现有数据进行计算和转换,从而得到新的有用信息。
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以上是关于如何通过连接到pandas中的现有列来创建新列的完善且全面的答案。希望对您有帮助!
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