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如何在Pandas中为dataframe的给定列中的每个唯一组件创建新列?

在Pandas中,可以使用groupby方法将数据按照给定列进行分组,并使用apply方法对每个组件进行操作。为给定列中的每个唯一组件创建新列的步骤如下:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个示例DataFrame:
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
                   'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
  1. 使用groupby方法按照列'A'进行分组,并使用apply方法对每个组件进行操作。可以使用lambda表达式定义一个函数,该函数将在每个组件上执行操作。在这个例子中,我们将为每个组件创建一个新列'C',并将其值设置为组件对应的列'B'的平均值:
代码语言:txt
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df['C'] = df.groupby('A')['B'].apply(lambda x: x.mean())
  1. 输出结果:
代码语言:txt
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print(df)

输出:

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     A  B    C
0  foo  1  3.0
1  bar  2  4.0
2  foo  3  3.0
3  bar  4  4.0
4  foo  5  3.0
5  bar  6  4.0

在上述示例中,我们通过将数据按照列'A'进行分组,然后对每个组件的列'B'计算平均值,并将结果存储在新列'C'中。你可以根据实际需求进行更改和扩展。

关于Pandas的更多详细信息和用法,你可以参考腾讯云的产品介绍页面Pandas简介

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