如果dataframe的‘部件名称’列含有‘a'， 则‘a’行新增一列并赋值为‘1’， 如果dataframe的‘部件名称’列含有‘b'， 则‘b’行新增一列并赋值为‘2’

您可以使用 Pandas 库中的 apply 和 lambda 函数来实现此操作。具体的实现步骤如下：

1. 定义一个函数，该函数将根据 '部件名称' 列的值返回一个字典，其中包含需要添加到每行的新列名称和值。

def add_column(row):
    new_cols = {}
    if 'a' in row['部件名称']:
        new_cols['a'] = 1
    if 'b' in row['部件名称']:
        new_cols['b'] = 2
    return new_cols

2. 使用 apply 和 lambda 函数将该函数应用于每一行，并将结果转换为 DataFrame。

new_cols = df.apply(lambda row: add_column(row), axis=1)
new_df = pd.concat([df, new_cols.apply(pd.Series)], axis=1)

这将在原始 DataFrame 中添加新列 'a' 和 'b'，并将它们的值设置为 1 和 2（如果行的 '部件名称' 列包含相应的字母）。

相关问题

pandas新增一列并赋值为原dataframe的某一列

可以使用如下代码在 Pandas 中新增一列并赋值为原 DataFrame 的某一列：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 新增一列并赋值为原 DataFrame 的某一列
df['C'] = df['A']

# 打印结果
print(df)

输出：

   A  B  C
0  1  4  1
1  2  5  2
2  3  6  3

在这个示例中，我们创建了一个 DataFrame，然后使用 `df['C'] = df['A']` 新增了一列 `C` 并将其赋值为原 DataFrame 的列 `A`。最后打印出整个 DataFrame。

dataframe新增列并赋值为0

要给DataFrame新增一列并赋值为0，可以使用如下方式：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 新增一列C并赋值为0
df['C'] = 0

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  0
1  2  5  0
2  3  6  0

也可以使用assign()方法来新增列并赋值为0，示例如下：

# 使用assign()新增列D并赋值为0
df = df.assign(D=0)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C  D
0  1  4  0  0
1  2  5  0  0
2  3  6  0  0