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如何使用pandas DataFrame的两个单独列中的数据在python中创建新列?

使用pandas DataFrame的两个单独列中的数据在Python中创建新列的方法是通过DataFrame的assign()方法。具体步骤如下:

  1. 首先,导入pandas库并创建一个DataFrame对象。假设我们有两个列分别是"column1"和"column2"。
代码语言:txt
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import pandas as pd

data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用assign()方法创建新列,将它们的值设置为"column1"和"column2"的数据的组合。可以使用lambda函数来实现此操作。
代码语言:txt
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df = df.assign(new_column=lambda x: x['column1'].astype(str) + x['column2'])
  1. 现在,DataFrame中将出现一个名为"new_column"的新列,其中每个元素都是"column1"和"column2"对应行的数据的组合。

输出结果:

代码语言:txt
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   column1 column2 new_column
0        1       a         1a
1        2       b         2b
2        3       c         3c
3        4       d         4d
4        5       e         5e

以上就是使用pandas DataFrame的两个单独列中的数据在Python中创建新列的方法。请注意,这只是其中一种方法,pandas还提供了许多其他方法来处理DataFrame中的数据。如果您想了解更多关于pandas的信息,您可以访问腾讯云的pandas产品介绍页面:pandas产品介绍

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