基于一个列元素在pandas上创建新列

在pandas上创建新列是通过DataFrame对象的赋值操作来实现的。可以使用现有的列或计算得到的结果来创建新列。

首先，我们需要创建一个DataFrame对象，可以通过读取文件或手动创建。假设我们有一个名为df的DataFrame对象。

要在pandas上创建新列，可以使用以下方法之一：

使用现有列创建新列：可以使用现有的列来创建新列，例如，我们可以使用现有的"列名"列来创建一个新的"新列名"列。示例代码如下：
使用现有列创建新列：可以使用现有的列来创建新列，例如，我们可以使用现有的"列名"列来创建一个新的"新列名"列。示例代码如下：
这将在df中创建一个名为"新列名"的新列，并将"列名"列的值复制到新列中。
使用计算结果创建新列：可以使用现有列的计算结果来创建新列。例如，我们可以使用"列名1"和"列名2"两列的和来创建一个新的"新列名"列。示例代码如下：
使用计算结果创建新列：可以使用现有列的计算结果来创建新列。例如，我们可以使用"列名1"和"列名2"两列的和来创建一个新的"新列名"列。示例代码如下：
这将在df中创建一个名为"新列名"的新列，并将"列名1"和"列名2"两列的对应元素相加的结果赋值给新列。

创建新列后，可以根据需要对新列进行进一步操作，例如，筛选、排序、计算统计量等。

在pandas中，创建新列可以帮助我们进行数据处理和分析，扩展数据集的功能和灵活性。

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) # size属性为总元素个数""""""# numpy的创建arrayimport numpy as npa = np.array([2,3,4]) # ar ray来创建一维数组，数组与列表不同：...，它计算的是矩阵乘积，对于一维数组，它计算的是内积 f = np.random.random((2,4)) # 随机生成2行4列，值在0~1之间的矩阵np.sum(f) # 矩阵所有元素求和np.sum...,还可以加权平均np.median(a) # a矩阵中所有元素中位数np.cumsum(a) # a矩阵中累加，新矩阵第一个位置是原来的值，第二个是原来第一个加原来第二个，新第三个=原第一+原第二+原第三...，以此类推np.cumsum(a) # a矩阵相邻元素差，新第一个=原第二个-原第一个，新第二个=原第三个-原第二个，最右边只有一个元素的话就不运算，不放入新矩阵，结果3x3矩阵np.nonezero(...，不能通过a.T来将其转换为竖着的即nx1为矩阵# np.newaxis添加一个维度c = a[:,np.newaxis] # 在列上添加一个维度，即变为竖向矩阵d = np.concatenate((

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