Pandas怎样新增数据列?
在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析。
- 直接赋值
- df.apply方法
- df.assign方法
- 按条件选择分组分别赋值 微信公众号:蚂蚁学Python
0、读取csv数据到dataframe
ymd | bWendu | yWendu | tianqi | fengxiang | fengli | aqi | aqiInfo | aqiLevel | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 2018-01-01 | 3℃ | -6℃ | 晴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 59 | 良 | 2 |
1 | 2018-01-02 | 2℃ | -5℃ | 阴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 49 | 优 | 1 |
2 | 2018-01-03 | 2℃ | -5℃ | 多云 | 北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 |
3 | 2018-01-04 | 0℃ | -8℃ | 阴 | 东北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 |
4 | 2018-01-05 | 3℃ | -6℃ | 多云~晴 | 西北风 | 1-2级 | 50 | 优 | 1 |
1、直接赋值的方法
实例:清理温度列,变成数字类型
ymd | bWendu | yWendu | tianqi | fengxiang | fengli | aqi | aqiInfo | aqiLevel | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 2018-01-01 | 3 | -6 | 晴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 59 | 良 | 2 |
1 | 2018-01-02 | 2 | -5 | 阴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 49 | 优 | 1 |
2 | 2018-01-03 | 2 | -5 | 多云 | 北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 |
3 | 2018-01-04 | 0 | -8 | 阴 | 东北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 |
4 | 2018-01-05 | 3 | -6 | 多云~晴 | 西北风 | 1-2级 | 50 | 优 | 1 |
实例:计算温差
ymd | bWendu | yWendu | tianqi | fengxiang | fengli | aqi | aqiInfo | aqiLevel | wencha | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 2018-01-01 | 3 | -6 | 晴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 59 | 良 | 2 | 9 |
1 | 2018-01-02 | 2 | -5 | 阴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 49 | 优 | 1 | 7 |
2 | 2018-01-03 | 2 | -5 | 多云 | 北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 | 7 |
3 | 2018-01-04 | 0 | -8 | 阴 | 东北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 | 8 |
4 | 2018-01-05 | 3 | -6 | 多云~晴 | 西北风 | 1-2级 | 50 | 优 | 1 | 9 |
2、df.apply方法
Apply a function along an axis of the DataFrame.
Objects passed to the function are Series objects whose index is either the DataFrame’s index (axis=0) or the DataFrame’s columns (axis=1).
实例:添加一列温度类型:
- 如果最高温度大于33度就是高温
- 低于-10度是低温
- 否则是常温
常温 328
高温 29
低温 8
Name: wendu_type, dtype: int64
3、df.assign方法
Assign new columns to a DataFrame.
Returns a new object with all original columns in addition to new ones.
实例:将温度从摄氏度变成华氏度
ymd | bWendu | yWendu | tianqi | fengxiang | fengli | aqi | aqiInfo | aqiLevel | wencha | wendu_type | yWendu_huashi | bWendu_huashi | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 2018-01-01 | 3 | -6 | 晴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 59 | 良 | 2 | 9 | 常温 | 21.2 | 37.4 |
1 | 2018-01-02 | 2 | -5 | 阴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 49 | 优 | 1 | 7 | 常温 | 23.0 | 35.6 |
2 | 2018-01-03 | 2 | -5 | 多云 | 北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 | 7 | 常温 | 23.0 | 35.6 |
3 | 2018-01-04 | 0 | -8 | 阴 | 东北风 | 1-2级 | 28 | 优 | 1 | 8 | 常温 | 17.6 | 32.0 |
4 | 2018-01-05 | 3 | -6 | 多云~晴 | 西北风 | 1-2级 | 50 | 优 | 1 | 9 | 常温 | 21.2 | 37.4 |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
360 | 2018-12-27 | -5 | -12 | 多云~晴 | 西北风 | 3级 | 48 | 优 | 1 | 7 | 低温 | 10.4 | 23.0 |
361 | 2018-12-28 | -3 | -11 | 晴 | 西北风 | 3级 | 40 | 优 | 1 | 8 | 低温 | 12.2 | 26.6 |
362 | 2018-12-29 | -3 | -12 | 晴 | 西北风 | 2级 | 29 | 优 | 1 | 9 | 低温 | 10.4 | 26.6 |
363 | 2018-12-30 | -2 | -11 | 晴~多云 | 东北风 | 1级 | 31 | 优 | 1 | 9 | 低温 | 12.2 | 28.4 |
364 | 2018-12-31 | -2 | -10 | 多云 | 东北风 | 1级 | 56 | 良 | 2 | 8 | 常温 | 14.0 | 28.4 |
365 rows × 13 columns
4、按条件选择分组分别赋值
按条件先选择数据,然后对这部分数据赋值新列
实例:高低温差大于10度,则认为温差大
温差正常 187
温差大 178
Name: wencha_type, dtype: int64