Pandas实战100例 | 案例 44: 添加新列

案例 44: 添加新列

知识点讲解

在数据分析过程中，经常需要基于现有数据计算新的数据列。Pandas 允许你轻松地向 DataFrame 添加新列，并基于现有列进行计算。

• 添加新列: 直接通过赋值的方式可以向 DataFrame 添加新列。新列的值可以是基于现有列的计算结果。

示例代码

# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 44

# 示例数据
data_column_addition = {
   
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df_column_addition = pd.DataFrame(data_column_addition)

# 添加新列
df_column_addition['C'] = df_column_addition['A'] + df_column_addition['B']
df_column_addition['D'] = df_column_addition['A'] * df_column_addition['B']

df_column_addition

在这个示例中，我们添加了两个新列：C（列 A 和列 B 的和）和 D（列 A 和列 B 的乘积）。

示例代码运行结果

   A  B  C   D
0  1  4  5   4
1  2  5  7  10
2  3  6  9  18

这个结果展示了两个新添加的列，其中包括了基于现有列的简单算术计算。添加新列是数据处理和特征工程中常见的操作。