dataframe apply根据列数据添加
时间: 2023-07-06 11:21:43 浏览: 45
`apply` 方法可以用于对 DataFrame 中的行或列进行函数操作。对于每一行或每一列,`apply` 方法将调用指定的函数,并将该行或列的数据作为函数的输入参数,然后返回函数的输出结果。因此,您可以利用 `apply` 方法根据某一列的数据对 DataFrame 进行添加。
例如,以下代码将 DataFrame 中的 'A' 列的每个元素加上 10,并将结果存储到一个新的 'D' 列中:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义函数
def add_ten(x):
return x + 10
# 使用 apply 方法执行函数操作
df['D'] = df['A'].apply(add_ten)
print(df)
```
输出结果为:
```
A D
0 1 11
1 2 12
2 3 13
3 4 14
4 5 15
```
以上代码定义了一个名为 `add_ten` 的函数,它将输入值加上 10 并返回结果。然后,使用 DataFrame 的 `apply` 方法,将 `add_ten` 函数应用于 'A' 列的每个元素,并将结果存储到一个新的 'D' 列中。您可以根据需要更改函数和列名称来执行其他操作。
相关问题
dataframe新增一列数据
要在DataFrame中新增一列数据,可以使用以下方法:
1. 直接在后面新增一列,指明列名,并赋值即可:
`data\['addlist'\] = \[1, 2\]`
2. 在指定位置新增一列,使用`insert()`函数:
`data.insert(2, 'c', '')`
3. 根据现有列计算生成新的列,可以使用`apply()`函数或`map()`函数:
```
data\['是否逾期'\] = data.apply(lambda x: 0 if x\['应付日期'\] > today_time else 1, axis=1)
data\['是否到期90天'\] = (today_time - data\['应付日期'\]).map(lambda x: 1 if x.days >= 90 else 0)
```
4. 现有多列合并为一列,可以直接使用加号`+`:
```
data\["newColumn"\] = data\["age"\].map(str) + data\["phone"\] + data\["address"\]
```
这些方法可以根据具体需求选择使用,根据列名和值的不同进行相应的操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python dataframe新增一列](https://blog.csdn.net/julyclj55555/article/details/122450287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Dataframe中添加一列](https://blog.csdn.net/baidu_41797613/article/details/121151937)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
dataframe函数加一列数据
要在`pandas`的`DataFrame`中添加一列数据,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 添加一列数据
df['C'] = [7, 8, 9]
# 打印DataFrame
print(df)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个包含'A'和'B'两列数据的`DataFrame`,然后使用`df['C'] = [7, 8, 9]`语句在DataFrame中添加了一列名为'C'的新数据列。最后使用`print(df)`语句打印出添加了新列的DataFrame。
如果你想要添加的是已有数据列计算出的新数据列,可以使用`apply`函数实现。例如,以下代码将在DataFrame中添加一列'C',该列的数据是'A'列和'B'列数据之和:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 添加一列数据
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)
# 打印DataFrame
print(df)
```
在这个例子中,我们使用`apply`函数和`lambda`表达式计算了新列'C'的数据,并将其添加到了DataFrame中。 `apply`函数以行为单位遍历DataFrame中的数据,并对每一行数据进行指定的操作,这里指定的操作是将该行'A'列和'B'列的数据相加。`axis=1`参数表示对行进行操作。最后使用`print(df)`打印出添加了新列的DataFrame。