Pandas，每个值都有新列

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。Pandas主要基于NumPy库构建，可以轻松处理和操作大型数据集。

Pandas的核心数据结构是DataFrame，它是一个二维表格，类似于关系型数据库中的表。DataFrame由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型（例如整数、浮点数、字符串等），并且可以对数据进行灵活的索引和切片操作。

每个值都有新列是指在Pandas中可以通过对现有列进行运算或者应用函数，生成新的列。这种操作可以通过Pandas的向量化操作来实现，即对整个列进行操作，而不是逐个元素进行操作，从而提高了计算效率。

举个例子，假设我们有一个包含学生姓名、年龄和成绩的DataFrame，我们想要计算每个学生的分数等级，并将结果存储在新的列中。我们可以使用Pandas的apply函数来实现：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 21, 22],
        '成绩': [80, 90, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义函数来计算分数等级
def calculate_grade(score):
    if score >= 90:
        return 'A'
    elif score >= 80:
        return 'B'
    else:
        return 'C'

# 应用函数并创建新列
df['分数等级'] = df['成绩'].apply(calculate_grade)

print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   姓名  年龄  成绩 分数等级
0  张三  20  80    B
1  李四  21  90    A
2  王五  22  85    B

在这个例子中，我们定义了一个calculate_grade函数来根据成绩计算分数等级。然后，我们使用apply函数将该函数应用于'成绩'列的每个元素，并将结果存储在新的'分数等级'列中。

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