python如何使用lambda函数新建一列

在 Pandas 中，可以使用 apply 方法和 lambda 函数来新建一列。假设有一个 DataFrame df，需要新建一列 c，它的值是 a 和 b 的和，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
df['c'] = df.apply(lambda row: row['a'] + row['b'], axis=1)

这个代码中，lambda 函数接受一个参数 row，它代表了 DataFrame 的每一行。然后，使用 row['a'] + row['b'] 计算出 c 的值。最后，将结果赋值给 df['c']。注意，axis=1 表示对每一行应用 lambda 函数。

相关问题

python 读取excel后，根据其中一列的字段值，新建列，并把另一列的值赋给新列

在 Python 中，你可以使用 pandas 库读取 Excel 文件，并根据其中一列的字段值创建新列，并将另一列的值赋给新列。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 根据某一列的字段值创建新列，并将另一列的值赋给新列
df['新列名'] = df['某一列名'].apply(lambda x: df['另一列名'][x])

# 打印修改后的 DataFrame
print(df)

在上面的代码中，我们使用 `apply` 方法和 `lambda` 函数来根据 `'某一列名'` 的字段值创建新列，并将 `'另一列名'` 对应的值赋给新列 `'新列名'`。请根据实际情况修改列名和文件名。

请确保你已经安装了 pandas 库。如果没有安装，可以使用 `pip install pandas` 命令进行安装。

dataframe新建一列

要在DataFrame中新建一列，可以使用以下方法：

1. 直接在后面新增一列：使用`data\['新列名'\] = 列值`的方式，例如 `data\['addlist'\] = \[1, 2\]` \[1\]。
2. 在指定位置新增一列：使用`insert()`函数，`data.insert(位置, 列名, 列值)`，例如 `data.insert(2, 'c', '')` \[1\]。
3. 根据现有列计算生成新的列：使用`apply()`函数或`map()`函数，例如：
- 使用`apply()`函数：`df\['新列名'\] = df.apply(lambda x: 计算表达式, axis=1)` \[1\]。
- 使用`map()`函数：`df\['新列名'\] = df\['现有列名'\].map(lambda x: 计算表达式)` \[1\]。
4. 现有多列合并为一列：使用`+`号进行列的合并，例如 `dataframe\["newColumn"\] = dataframe\["age"\].map(str) + dataframe\["phone"\] + dataframe\["address"\]` \[1\]。

总结起来，可以根据需要选择适合的方法来新建一列。
#### 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 新增列的五种方法](https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/102720553)[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 ]