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Pandas根据另一列添加递增的数字

Pandas是一个基于Python的数据分析库,它提供了丰富的数据结构和数据分析工具,可以帮助我们进行数据处理、数据清洗、数据分析等操作。

根据另一列添加递增的数字,可以通过Pandas的apply函数结合lambda表达式来实现。具体步骤如下:

  1. 导入Pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个DataFrame对象,假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含两列数据,分别为"col1"和"col2":
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'col2': [1, 2, 3, 4]})
  1. 使用apply函数和lambda表达式,在"col2"列的基础上添加递增的数字。假设我们要在"col2"列的每个元素后面添加递增的数字,可以使用以下代码:
代码语言:txt
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df['col3'] = df['col2'].apply(lambda x: str(x) + '_suffix')

上述代码中,lambda表达式将"col2"列的每个元素转换为字符串,并在后面添加"_suffix"作为新的值,然后将结果赋值给新的"col3"列。

  1. 打印输出结果:
代码语言:txt
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print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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  col1  col2    col3
0    A     1  1_suffix
1    B     2  2_suffix
2    C     3  3_suffix
3    D     4  4_suffix

这样,我们就根据另一列"col2"添加了递增的数字,并将结果保存在新的列"col3"中。

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