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[人工智能]pandas速学系列三:新增dataframe数据列的三大方法

新增dataframe数据列的三大方法

一、 赋值法
二、 apply方法
三、 assign方法

以新建一列’dv’,值=‘open’-‘close’,为例:

新建一个dataframe格式数据:

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据
dict = {
    'open':[1,2,3,4,5],
    'high':[6,7,8,9,10],
    'low':[11,12,13,14,15],
    'close':[16,17,18,19,20]
}

df = pd.DataFrame(dict)

print(df)

输出结果:
   open  high  low  close
0     1     6   11     16
1     2     7   12     17
2     3     8   13     18
3     4     9   14     19
4     5    10   15     20



一.赋值法

代码如下(示例):


df['dv'] = df['open'] - df['close']

print(df)

输出结果
   open  high  low  close  dv
0     1     6   11     16 -15
1     2     7   12     17 -15
2     3     8   13     18 -15
3     4     9   14     19 -15
4     5    10   15     20 -15


二.apply方法

代码如下(示例):


def cz(i):
    a = i.open-i.close
    return a
df['dv'] = df.apply(cz,axis=1)

print(df)

输出结果:
   open  high  low  close  dv
0     1     6   11     16 -15
1     2     7   12     17 -15
2     3     8   13     18 -15
3     4     9   14     19 -15
4     5    10   15     20 -15



三.assign方法

代码如下(示例):


df = df.assign(dv = lambda x:x['open']-x['close'])

print(df)

输出结果:
   open  high  low  close  dv
0     1     6   11     16 -15
1     2     7   12     17 -15
2     3     8   13     18 -15
3     4     9   14     19 -15
4     5    10   15     20 -15

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加:2021-12-26 22:09:34  更:2021-12-26 22:12:10 
 
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