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在pandas DataFrame中添加根据现有列和API调用计算出的列

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import pandas as pd
import requests
  1. 创建一个包含现有列的DataFrame:
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'列1': [值1, 值2, 值3, ...],
                   '列2': [值1, 值2, 值3, ...],
                   ...
                   '列n': [值1, 值2, 值3, ...]})
  1. 使用API调用获取计算所需的数据。这里假设要使用一个名为api_call的API来获取计算所需的数据,可以使用requests库发送HTTP请求并解析响应:
代码语言:txt
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response = requests.get(api_call)
data = response.json()
  1. 从获取的数据中提取所需的值,例如假设API响应的JSON数据中包含一个名为计算列的字段,可以使用以下方式提取:
代码语言:txt
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computed_column = data['计算列']
  1. 将计算列添加到DataFrame中,可以使用以下方式:
代码语言:txt
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df['计算列'] = computed_column

完整的代码示例:

代码语言:txt
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import pandas as pd
import requests

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'列1': [值1, 值2, 值3, ...],
                   '列2': [值1, 值2, 值3, ...],
                   ...
                   '列n': [值1, 值2, 值3, ...]})

# API调用
response = requests.get(api_call)
data = response.json()

# 提取计算列
computed_column = data['计算列']

# 添加计算列到DataFrame中
df['计算列'] = computed_column

这样,通过API调用获取的计算列数据将添加到原有的DataFrame中。注意,具体的API调用和数据提取步骤需要根据实际情况进行修改和调整。

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