Python Pandas从现有列创建新列，避免行迭代

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能。在使用Pandas时，我们可以通过从现有列创建新列来避免行迭代，这样可以提高代码的效率和可读性。

要从现有列创建新列，可以使用Pandas的assign()方法或直接在DataFrame中添加新列。下面是两种常见的方法：

1. 使用assign()方法：

import pandas as pd

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

# 使用assign()方法创建新列
df = df.assign(C=df['A'] + df['B'])

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果：

   A   B   C
0  1  10  11
1  2  20  22
2  3  30  33
3  4  40  44
4  5  50  55

1. 直接在DataFrame中添加新列：

import pandas as pd

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

# 直接在DataFrame中添加新列
df['C'] = df['A'] + df['B']

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果与上述方法相同。

以上两种方法都是通过将现有列的值进行运算或操作，然后将结果赋给新列来创建新列。这样可以避免使用行迭代，提高代码的执行效率。

Pandas的优势在于它提供了丰富的数据操作和处理功能，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。它支持大规模数据的处理，并且具有高效的计算性能。Pandas还与其他数据科学和机器学习库（如NumPy、Matplotlib和Scikit-learn）紧密集成，使得数据分析和建模更加便捷。

Pandas适用于各种数据处理和分析场景，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据可视化等。它广泛应用于金融、医疗、电商、社交媒体等领域的数据分析和决策支持。

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