Panads（三）:数据列的增加

一、Pandas新增数据列的四种方法

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 

 

import pandas as pd
df = pd.read_csv(xx.csv)

# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

print(df.head())

   ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel02018-01-013-6晴~多云东北风1-2级59良212018-01-022-5阴~多云东北风1-2级49优122018-01-032-5多云北风1-2级28优132018-01-040-8阴东北风1-2级28优142018-01-053-6多云~晴西北风1-2级50优1 1、直接赋值的方法

实例：计算温差

# 注意，df["bWendu"]其实是一个Series，后面的减法返回的是Series
df.loc[:, "wencha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
print（df.head()）

 ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevelwencha02018-01-013-6晴~多云东北风1-2级59良2912018-01-022-5阴~多云东北风1-2级49优1722018-01-032-5多云北风1-2级28优1732018-01-040-8阴东北风1-2级28优1842018-01-053-6多云~晴西北风1-2级50优19 2、df.apply方法

实例：添加一列温度类型：

1. 如果最高温度大于33度就是高温
2. 低于-10度是低温
3. 否则是常温

def get_wendu_type(x):
    if x["bWendu"] > 33:
        return '高温'
    if x["yWendu"] < -10:
        return '低温'
    return '常温'

# 注意需要设置axis==1，这是series的index是columns
df.loc[:, "wendu_type"] = df.apply(get_wendu_type, axis=1)

# 查看温度类型的计数
print（df["wendu_type"].value_counts()）

3、df.assign方法

实例：将温度从摄氏度变成华氏度

# 可以同时添加多个新的列
df.assign(
    yWendu_huashi = lambda x : x["yWendu"] * 9 / 5 + 32,
    # 摄氏度转华氏度
    bWendu_huashi = lambda x : x["bWendu"] * 9 / 5 + 32
)

 ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevelwenchawendu_typeyWendu_huashibWendu_huashi02018-01-013-6晴~多云东北风1-2级59良29常温21.237.412018-01-022-5阴~多云东北风1-2级49优17常温23.035.622018-01-032-5多云北风1-2级28优17常温23.035.632018-01-040-8阴东北风1-2级28优18常温17.632.042018-01-053-6多云~晴西北风1-2级50优19常温21.237.4..........................................3602018-12-27-5-12多云~晴西北风3级48优17低温10.423.03612018-12-28-3-11晴西北风3级40优18低温12.226.63622018-12-29-3-12晴西北风2级29优19低温10.426.63632018-12-30-2-11晴~多云东北风1级31优19低温12.228.43642018-12-31-2-10多云东北风1级56良28常温14.028.4

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

# 先创建空列（这是第一种创建新列的方法）
df['wencha_type'] = ''

df.loc[df["bWendu"]-df["yWendu"]>10, "wencha_type"] = "温差大"

df.loc[df["bWendu"]-df["yWendu"]