DataFrame对象 .assign() 函数的参数
时间: 2024-04-29 21:25:06 浏览: 21
.assign()函数的参数是一个或多个关键字参数,每个关键字参数对应一个新列的名称和取值的表达式。例如:
```python
df_new = df.assign(new_column_1 = expression_1, new_column_2 = expression_2, ...)
```
其中,`new_column_1`、`new_column_2`等为新列的名称,`expression_1`、`expression_2`等为用于计算新列取值的表达式。
这些表达式可以是常数值、变量、函数、条件语句等任何合法的Python表达式。在表达式中,可以使用当前DataFrame对象的列名作为变量,例如:
```python
df_new = df.assign(new_column_1 = df['column_1'] + df['column_2'], new_column_2 = np.log(df['column_3']))
```
这个例子中,新列`new_column_1`的取值为`column_1`和`column_2`两列对应元素的和,新列`new_column_2`的取值为`column_3`列元素的自然对数。
相关问题
DataFrame对象 .assign() 函数
DataFrame对象的.assign()函数可以用来增加新的列或者修改已有的列。
语法:
```python
DataFrame.assign(**kwargs)
```
其中,**kwargs是一系列关键字参数,每个关键字参数的值可以是一个标量,也可以是一个与DataFrame的长度相同的一维数组或Series对象。
示例:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.assign(C=[7, 8, 9]) # 增加新列C
df = df.assign(D=df['A'] + df['B']) # 增加新列D,其值为A列和B列相加
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C D
0 1 4 7 5
1 2 5 8 7
2 3 6 9 9
```
DataFrame对象 data.assign() 函数
DataFrame对象是Pandas库中的一种数据结构,类似于Excel中的表格。它由行和列组成,每一列可以是不同的数据类型(例如整数、浮点数、字符串等)。DataFrame对象可以用于数据清洗、数据分析和数据可视化等多个方面。
data.assign()函数是DataFrame对象的一个方法,用于在现有的DataFrame对象中添加新的列。该方法可以接受一个或多个参数,每个参数都是一个新列的名称和该列的数据。例如,以下代码将在名为df的DataFrame对象中添加一个名为new_column的新列,并将该列的值设置为1:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.assign(new_column=1)
```
此时,df的值将如下所示:
```
A B new_column
0 1 4 1
1 2 5 1
2 3 6 1
```
注意,assign()函数返回一个新的DataFrame对象,因此需要将其赋值给一个变量。如果要在原始DataFrame对象中添加新列,可以使用inplace参数:
```python
df.assign(new_column=1, inplace=True)
```