Pandas:迭代数据帧并根据操作添加新数据的更快方法

Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得更加简单和快速。

迭代数据帧并根据操作添加新数据的更快方法可以通过使用Pandas的apply函数来实现。apply函数可以对数据帧中的每一行或每一列应用一个自定义的函数，并将结果作为新的一列或一行添加到数据帧中。

下面是一个示例代码，展示了如何使用apply函数迭代数据帧并根据操作添加新数据：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个自定义函数，用于根据年龄判断是否成年
def is_adult(age):
    if age >= 18:
        return 'Yes'
    else:
        return 'No'

# 使用apply函数将自定义函数应用到Age列，并将结果作为新的一列添加到数据帧中
df['Is Adult'] = df['Age'].apply(is_adult)

# 打印结果
print(df)

运行上述代码，输出结果如下：

   Name  Age Is Adult
0   Tom   28      Yes
1  Nick   32      Yes
2  John   25      Yes

在上述示例中，我们首先创建了一个包含姓名和年龄的数据帧。然后，我们定义了一个自定义函数is_adult，用于判断年龄是否大于等于18岁。接下来，我们使用apply函数将is_adult函数应用到Age列，并将结果作为新的一列Is Adult添加到数据帧中。

Pandas的apply函数可以灵活地应用于各种数据处理场景，例如根据条件进行数据转换、计算新的列、进行数据清洗等。它是Pandas库中非常强大和常用的函数之一。

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