pandas38 df.assign添加修改列( tcy）

assign添加列 2019/1/4

1.函数：

df.assign(** kwargs)#创建或修改列并添加到原数据中参数： #kwargs：关键字值对(列名，【函数，系列，标量或数组】)
返回：df

2.实例1：

s=pd.Series([11,12,13],name='S')
data=np.arange(21,24)
df=pd.DataFrame({'A':[31,32,33],'B':[41,42,43]})
fun=lambda x:x.A+x.Bdf.assign(C=fun,D=df.A+df.B,E=s,F=data)#增加新列A  B  C  D  E  F
0 31 41 72 72 11 21
1 32 42 74 74 12 22
2 33 43 76 76 13 23

实例2：

df.assign(C=fun,B=data)#修改原数据
df.assign(B=data,C=fun)#修改原数据 注意顺序不同，结果不同A  B  C    A  B  C
0 31 21 72 0 31 21 52
1 32 22 74 1 32 22 54
2 33 23 76 2 33 23 56

实例3：

df=pd.DataFrame({'A':[31,32,33],'B':[41,42,43]})
df.assign(B=df.A, C=lambda x:x['A']+ x['B'])# 关键字参数相互依赖位置Python3.6以上版本A  B  C
0 31 31 62
1 32 32 64
2 33 33 66
=======================================
#所有Python版本兼容的代码，请将赋值分成两部分
df = pd.DataFrame({"A": [1, 1, 1]})
(df.assign(A=lambda x: x['A'] + 1)
.assign(B=lambda x: x['A'] + 2))A B
0 2 4
1 2 4
2 2 4

实例4：

DataFrame添加
s1=pd.Series([11, 12, 13], index=['a', 'b', 'c'])
s2=pd.Series([21, 22, 23, 24], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
df = pd.DataFrame({'A' : s1,'B' : s2})#添加列
df['C']=pd.Series([40,41,42],index=['a','b','c'])#数据帧添加1列;原数据改变
df['D']=df['A']+df['C']                          #数据帧添加1列;原数据改变# df df df A  B      A  B    C      A  B    C D
a 11.0 21 a 11.0 21 40.0 a 11.0 21 40.0 51.0
b 12.0 22 b 12.0 22 41.0 b 12.0 22 41.0 53.0
c 13.0 23 c 13.0 23 42.0 c 13.0 23 42.0 55.0
d NaN  24 d NaN  24 NaN  d NaN  24 NaN NaN

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