Python Pandas基于其他列的值新建列

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

基于其他列的值新建列是指根据已有的列的值计算得到一个新的列。在Python Pandas中，可以使用DataFrame的apply函数或者assign函数来实现这个功能。

使用apply函数时，可以定义一个函数，然后将这个函数应用到DataFrame的某一列或者多列上，得到一个新的列。例如，假设有一个DataFrame df，其中有两列A和B，我们想要根据A和B的值计算得到一个新的列C，可以使用如下代码：

import pandas as pd

def calculate_c(row):
    return row['A'] + row['B']

df['C'] = df.apply(calculate_c, axis=1)

使用assign函数时，可以直接在DataFrame上链式调用assign函数，将新的列赋值给DataFrame。例如，假设有一个DataFrame df，其中有两列A和B，我们想要根据A和B的值计算得到一个新的列C，可以使用如下代码：

import pandas as pd

df = df.assign(C=df['A'] + df['B'])

这样就可以在DataFrame中添加一个新的列C，该列的值是根据A和B的值计算得到的。

Python Pandas的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。它的应用场景非常广泛，包括数据预处理、数据分析、数据可视化、机器学习等领域。

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