动态创建新列作为pandas中现有列的函数

在pandas中，可以使用assign()函数动态创建新列作为现有列的函数。assign()函数允许我们在DataFrame中添加新的列，并可以使用现有列的值进行计算。

使用assign()函数的语法如下：

new_df = df.assign(new_column = df['existing_column'].apply(function))

其中，new_df是新的DataFrame，new_column是新创建的列名，existing_column是现有列名，function是应用于现有列的函数。

通过这种方式，我们可以根据现有列的值创建新的列，实现数据的转换和处理。

下面是一个示例，假设我们有一个DataFrame df，其中包含了一个名为price的现有列，我们想要创建一个新的列discounted_price，该列的值是price列的值减去10%：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'price': [100, 200, 300, 400]})

# 使用assign()函数创建新列
new_df = df.assign(discounted_price = df['price'] * 0.9)

print(new_df)

输出结果：

   price  discounted_price
0    100              90.0
1    200             180.0
2    300             270.0
3    400             360.0

在这个示例中，我们使用assign()函数创建了一个名为discounted_price的新列，该列的值是price列的值乘以0.9，即原价的90%。

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