Pandas 使用.iterrows() 方法创建列

在本文中，我们将介绍使用 Pandas python 中的 .iterrows() 方法创建新的列。

阅读更多：Pandas 教程

什么是 .iterrows() 方法？

.iterrows() 方法是 Pandas python 中用于遍历数据帧的函数。这个方法返回一个元组，其中包含当前行的索引以及行的值。

以下是一个使用 .iterrows() 方法的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [25, 30, 35]})

for index, row in df.iterrows():
    print(index, row['name'], row['age'])

执行上述代码将输出以下内容：

0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35

使用 .iterrows() 方法创建新列

我们可以使用 .iterrows() 方法创建一个新的列。实现步骤如下：

1. 循环遍历数据帧的每一行
2. 在每一行中使用已有的列数据计算出新列的值
3. 将新列的值添加到数据帧中

以下是一个使用 .iterrows() 方法创建新列的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [25, 30, 35]})

# 计算每个人的年龄段
for index, row in df.iterrows():
    if row['age'] < 30:
        df.at[index, 'age_group'] = 'young'
    else:
        df.at[index, 'age_group'] = 'old'

print(df)

执行上述代码将输出以下数据帧：

      name  age age_group
0    Alice   25     young
1      Bob   30       old
2  Charlie   35       old

总结

在本文中，我们介绍了使用 Pandas python 中的 .iterrows() 方法创建新的列。通过遍历数据帧的每一行，我们能够计算出新列的值并将其添加到数据帧中。现在，您可以在自己的项目中使用 .iterrows() 方法来计算新的列了。