如何使用apply向pandas数据框添加新列

在Pandas中，可以使用apply方法向数据框添加新列。apply方法可以将一个自定义函数应用于数据框的每一行或每一列，并返回一个新的Series对象，该Series对象可以作为新的列添加到数据框中。

下面是使用apply向pandas数据框添加新列的步骤：

1. 定义一个自定义函数，该函数接收数据框的每一行或每一列作为输入，并返回一个值作为新的列的值。
2. 使用apply方法调用自定义函数，并指定axis=1参数来逐行应用函数。如果要逐列应用函数，则可以将axis=1参数改为axis=0。
3. 将返回的新的Series对象赋值给数据框的一个新列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义函数，将Name列的值转换为大写并添加前缀
def add_prefix(name):
    return 'Mr. ' + name.upper()

# 使用apply向数据框添加新列
df['Name_prefix'] = df['Name'].apply(add_prefix)

执行以上代码后，数据框df将会添加一个新列'Name_prefix'，该列的值为每个Name值转换为大写并添加前缀'Mr. '的结果。

使用apply方法向数据框添加新列的优势在于可以对每个元素进行灵活的自定义操作，使得数据处理更加方便和高效。

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