Python | Pandas data frame.assign()
原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-data frame-assign/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
Dataframe.assign() 方法为数据框分配新列，返回一个新对象(副本)，新列被添加到原始列中。重新分配的现有列将被覆盖。
新分配的列的长度必须与数据框中的行数相匹配。
语法: DataFrame.assign(**kwargs)
参数: kwargs : 关键字是列名。如果这些值是可调用的，它们将在数据帧上计算并分配给新列。可调用的不能改变输入数据帧(尽管熊猫不会检查它)。如果值是不可调用的(例如，序列、标量或数组)，则简单地赋值。
返回:一个新的数据帧，除了所有现有的列之外，还有新的列。
有关代码中使用的 CSV 文件的链接，请单击此处的
示例#1: 分配一个名为Revised_Salary 的新列，增加原薪资的 10%。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Making data frame from the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
# Printing the first 10 rows of
# the data frame for visualization
df[:10]
# increase the salary by 10 %
df.assign(Revised_Salary = lambda x: df['Salary']
+ df['Salary']/10)
输出:
示例 2: 一次分配多个列
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Making data frame from the csv file
df = pd.read_csv("nba.csv")
# First column ='New_Team', this column
# will append '_GO' at the end of each team name.
# Second column ='Revised_Salary' will increase
# the salary of all employees by 10 %
df.assign(New_team = lambda x: df['Team']+'_GO',
Revised_Salary = lambda x: df['Salary']
+ df['Salary'] / 10)
输出:
