Pandas系列 – 怎样新增数据列?

在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析。

  1. 直接赋值
  2. df.apply方法
  3. df.assign方法
  4. 按条件选择分组分别赋值
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import pandas as pd

0、读取csv数据到dataframe

fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)
df.head()
ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
0 2018-01-01 3℃ -6℃ 晴~多云 东北风 1-2级 59 2
1 2018-01-02 2℃ -5℃ 阴~多云 东北风 1-2级 49 1
2 2018-01-03 2℃ -5℃ 多云 北风 1-2级 28 1
3 2018-01-04 0℃ -8℃ 东北风 1-2级 28 1
4 2018-01-05 3℃ -6℃ 多云~晴 西北风 1-2级 50 1

1、直接赋值的方法

实例:清理温度列,变成数字类型

# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.head()
ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
0 2018-01-01 3 -6 晴~多云 东北风 1-2级 59 2
1 2018-01-02 2 -5 阴~多云 东北风 1-2级 49 1
2 2018-01-03 2 -5 多云 北风 1-2级 28 1
3 2018-01-04 0 -8 东北风 1-2级 28 1
4 2018-01-05 3 -6 多云~晴 西北风 1-2级 50 1

实例:计算温差

# 注意,df["bWendu"]其实是一个Series,后面的减法返回的是Series
df.loc[:, "wencha"] = df["bWendu"] - df["yWendu"]
df.head()
ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel wencha
0 2018-01-01 3 -6 晴~多云 东北风 1-2级 59 2 9
1 2018-01-02 2 -5 阴~多云 东北风 1-2级 49 1 7
2 2018-01-03 2 -5 多云 北风 1-2级 28 1 7
3 2018-01-04 0 -8 东北风 1-2级 28 1 8
4 2018-01-05 3 -6 多云~晴 西北风 1-2级 50 1 9

2、df.apply方法

Apply a function along an axis of the DataFrame.

Objects passed to the function are Series objects whose index is either the DataFrame’s index (axis=0) or the DataFrame’s columns (axis=1).

实例:添加一列温度类型:
1. 如果最高温度大于33度就是高温
2. 低于-10度是低温
3. 否则是常温

def get_wendu_type(x):
    if x["bWendu"] > 33:
        return '高温'
    if x["yWendu"] < -10:
        return '低温'
    return '常温'

# 注意需要设置axis==1,这是series的index是columns
df.loc[:, "wendu_type"] = df.apply(get_wendu_type, axis=1)
# 查看温度类型的计数
df["wendu_type"].value_counts()
常温    328
高温     29
低温      8
Name: wendu_type, dtype: int64

3、df.assign方法

Assign new columns to a DataFrame.

Returns a new object with all original columns in addition to new ones.

实例:将温度从摄氏度变成华氏度

# 可以同时添加多个新的列
df.assign(
    yWendu_huashi = lambda x : x["yWendu"] * 9 / 5 + 32,
    # 摄氏度转华氏度
    bWendu_huashi = lambda x : x["bWendu"] * 9 / 5 + 32
)
ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel wencha wendu_type yWendu_huashi bWendu_huashi
0 2018-01-01 3 -6 晴~多云 东北风 1-2级 59 2 9 常温 21.2 37.4
1 2018-01-02 2 -5 阴~多云 东北风 1-2级 49 1 7 常温 23.0 35.6
2 2018-01-03 2 -5 多云 北风 1-2级 28 1 7 常温 23.0 35.6
3 2018-01-04 0 -8 东北风 1-2级 28 1 8 常温 17.6 32.0
4 2018-01-05 3 -6 多云~晴 西北风 1-2级 50 1 9 常温 21.2 37.4
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
360 2018-12-27 -5 -12 多云~晴 西北风 3级 48 1 7 低温 10.4 23.0
361 2018-12-28 -3 -11 西北风 3级 40 1 8 低温 12.2 26.6
362 2018-12-29 -3 -12 西北风 2级 29 1 9 低温 10.4 26.6
363 2018-12-30 -2 -11 晴~多云 东北风 1级 31 1 9 低温 12.2 28.4
364 2018-12-31 -2 -10 多云 东北风 1级 56 2 8 常温 14.0 28.4

365 rows × 13 columns

4、按条件选择分组分别赋值

按条件先选择数据,然后对这部分数据赋值新列
实例:高低温差大于10度,则认为温差大

# 先创建空列(这是第一种创建新列的方法)
df['wencha_type'] = ''

df.loc[df["bWendu"]-df["yWendu"]>10, "wencha_type"] = "温差大"

df.loc[df["bWendu"]-df["yWendu"]<=10, "wencha_type"] = "温差正常"
df["wencha_type"].value_counts()
温差正常    187
温差大     178
Name: wencha_type, dtype: int64

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