Part 4:Pandas新增数据列【直接赋值、apply、assign、分条件赋值】

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

1.直接赋值
2. df.apply方法
3. df.assign方法
4．按条件选择分组分别赋值

import pandas as pd

1、读取CSV数据到dataframe

fpath='./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv'
df=pd.read_csv(fpath)
df.head()

2、对数据进行一个预处理 

清理温度列，变成一个数字类型

df.loc[:,'bWendu']=df['bWendu'].str.replace('℃','').astype('int32')
 
df.loc[:,'yWendu']=df['yWendu'].str.replace('℃','').astype('int32')
df.head()
#AttributeError: Can only use .str accessor with string values!  这种情况下语句代码只能运行一次，当运行第二次的时候，原存储的数据已经被改变了

需要注意的是：AttributeError: Can only use .str accessor with string values!  这种情况下语句代码只能运行一次，当运行第二次的时候，原存储的数据已经被改变了

3、直接赋值方法

将温差加入表格当中，注意wencha是一个series，后面的减法返回的是一个series

df.loc[:,'wencha']=df['bWendu']-df['yWendu']
df.head()

4、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─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_wendutype(x):
    if x['bWendu']>33:
        return '高温'
    if x['yWendu']<-10:
        return'低温'
    else:
        return '常温'
df.loc[:,'wendutype']=df.apply(get_wendutype,axis=1)

df['wendutype'].value_counts()

5、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

注意：df.assign可以同时添加多个列

#df.assign可以同时添加多个列
df.assign(
    yWendu_huashi=lambda x: x['yWendu']*9/5+32,
     
    bWendu_huashi=lambda x: x['bWendu']*9/5+32
)

6、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（第一种创建新列的方法）
df['wencha']=''
df.loc[df['bWendu']-df['yWendu']>10,'wencha']='温差大'
df.loc[df['bWendu']-df['yWendu']<=10,'wencha']='温差正常'
df['wencha'].value_counts()