pandas增加数据列

小咪咪 2023-02-24 08:30 72阅读 0赞

import pandas as pd
    
    df = pd.read_csv("./pandas/ant-learn-pandas/datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv", engine='python',
                     encoding='utf-8')
    print(df.head())

### 直接赋值的方法 ###

# 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())
    
    # 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())

### df.apply方法 ###

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
    s1 = df["wendu_type"].value_counts()
    print(s1)

### df.assign方法 ###

# 可以同时添加多个新的列
    df.assign(
        # 新增的列名
        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
    )
    
    # 按条件选择分组分别赋值
    # 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"] <= 10, "wencha_type"] = "温差正常"
    
    s2 = df["wencha_type"].value_counts()
    print(s2)

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