使用pandas迭代函数并写入新列

是指在使用Python的数据分析库pandas时，通过迭代函数对数据进行处理，并将处理结果写入新的列中。

Pandas是一个强大的数据处理工具，提供了丰富的函数和方法来处理和分析数据。在使用pandas时，我们经常需要对数据进行一系列的操作，例如计算、转换、过滤等。而迭代函数则是一种常用的方式，可以对数据进行逐行或逐列的处理。

下面是一个示例代码，演示了如何使用pandas迭代函数并写入新列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个迭代函数，计算每个人的年薪
def calculate_annual_salary(row):
    return row['Salary'] * 12

# 使用迭代函数并写入新列
df['Annual Salary'] = df.apply(calculate_annual_salary, axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

      Name  Age  Salary  Annual Salary
0    Alice   25    5000          60000
1      Bob   30    6000          72000
2  Charlie   35    7000          84000

在上述示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和薪水的数据集。然后定义了一个迭代函数calculate_annual_salary，用于计算每个人的年薪。接着使用df.apply()函数将迭代函数应用到数据集的每一行，并将计算结果写入新的列Annual Salary中。

这种使用pandas迭代函数并写入新列的方法可以广泛应用于数据处理和分析的场景中，例如根据某些条件进行数据筛选、计算新的指标、进行数据转换等。通过灵活运用pandas的函数和方法，可以高效地处理和分析大规模的数据集。

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