如何在pandas中从子类别创建新列？
在pandas中，可以使用apply()函数从子类别创建新列。下面是一个完善且全面的答案：
在pandas中，可以使用apply()函数从子类别创建新列。apply()函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于指定的列或行。要从子类别创建新列，可以使用apply()函数结合lambda表达式来实现。
首先，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为category的列，该列包含子类别的信息。我们想要根据子类别创建一个新列subcategory，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入pandas库：
import pandas as pd- 创建DataFrame：
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']})- 使用
apply()函数和lambda表达式创建新列：
df['subcategory'] = df['category'].apply(lambda x: x + '_sub')在上述代码中，lambda表达式lambda x: x + '_sub'将每个子类别x与字符串'_sub'拼接起来，从而创建了新的子类别列subcategory。最后，将结果赋值给df['subcategory']。
这样，我们就成功地从子类别创建了新列subcategory。新列的值将根据子类别的不同而不同。
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