使用 R 中的 data.table，您可以同時(shí)選擇和分配列。假設(shè)有一個(gè)包含 3 列的 data.table：col1、col2 和 col3?？梢允褂?data.table 執(zhí)行以下操作：dt2 <- dt[, .(col1, col2, newcol = 3, anothercol = col3)]我想在 pandas 中做類似的事情，但看起來(lái)需要 3 行。df2 = df.copy()
df2['newcol'] = 3
df2.rename(columns = {"col3" : "anothercol"})有沒(méi)有更簡(jiǎn)潔的方法來(lái)完成我上面所做的事情？
3 回答
翻閱古今
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這可能有效：
import pandas as pd
ddict = {
'col1':['A','A','B','X'],
'col2':['A','A','B','X'],
'col3':['A','A','B','X'],
}
df = pd.DataFrame(ddict)
df.loc[:, ['col1', 'col2', 'col3']].rename(columns={"col3":"anothercol"}).assign(newcol=3)
結(jié)果：
col1 col2 anothercol newcol
0 A A A 3
1 A A A 3
2 B B B 3
3 X X X 3
月關(guān)寶盒
TA貢獻(xiàn)1772條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
您可以df.assign為此使用：
例子 ：
>>> df = pd.DataFrame({'temp_c': [17.0, 25.0]},
? ? ? ? ? ? ? ? ? index=['Portland', 'Berkeley'])
>>> df
? ? ? ? ? temp_c
Portland? ? 17.0
Berkeley? ? 25.0
>>> df.assign(temp_f=lambda x: x.temp_c * 9 / 5 + 32)
? ? ? ? ? temp_c? temp_f
Portland? ? 17.0? ? 62.6
Berkeley? ? 25.0? ? 77.0
>>> df.assign(newcol=3).rename(columns={"temp_c":"anothercol"}
? ? ? ? ? anothercol? newcol
Portland? ? ? ? 17.0? ? ? ?3
Berkeley? ? ? ? 25.0? ? ? ?3
然后您可以將其分配給df2.?
函數(shù)式編程
TA貢獻(xiàn)1807條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
我不知道 R，但我看到的是您正在添加一個(gè)名為 的新列，newcol該列的所有行的值為 3。
您還將列從col3重命名為anothercol。
你真的不需要執(zhí)行該copy步驟。
df2 = df.rename(columns = {'col3': 'anothercol'})
df2['newcol'] = 3添加回答
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