pandas库创建新轴

Pandas是一个强大的数据处理库，在Python中非常流行，主要用于数据清洗、整理和分析。当你需要在Pandas DataFrame中创建新的列，实际上就是在创建新“轴”（因为DataFrame的索引和列都可以视为其“轴”）。下面是如何简单地创建新列的例子：

1. **创建新的一列**：假设你已经有了一个DataFrame，并且你想根据已有的一列计算出另一列。例如，你可以计算一列值的平方或者对数：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，'existing_column'是你已有的列名
df['new_column'] = df['existing_column'] ** 2  # 计算平方
# 或者
df['new_column'] = np.log(df['existing_column'])  # 计算自然对数

这里，`new_column`就是你新建的列名，它会作为df的新轴出现在DataFrame中。

2. **基于函数应用到整个列**：Pandas也支持使用内置函数或自定义函数对整列数据进行操作：

def add_one(value):
    return value + 1

df['new_column'] = df['existing_column'].apply(add_one)  # 应用加一函数到每一项

3. **基于条件筛选**：如果想根据某些条件创建新列，可以使用条件操作符或布尔索引来选择数据：

df['new_column'] = df['existing_column'].where(df['another_column'] > 0, other=0)  # 根据另一个列创建新列

在这个例子中，`new_column`的值将只保留`existing_column`大于0的部分，其他则设置为0。