将派生的值添加到pandas数据帧

是指在已有的数据帧中创建新的列，该列的值是通过对现有列进行计算或转换得到的。这个过程通常被称为派生列或特征工程。

在pandas中，可以使用多种方法将派生的值添加到数据帧。以下是一些常用的方法：

1. 使用算术运算符：可以使用加减乘除等算术运算符对现有列进行操作，并将结果赋值给新的列。例如，可以通过将两列相加创建一个新的列。

df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']

1. 使用函数：可以使用内置函数或自定义函数对现有列进行操作，并将结果赋值给新的列。例如，可以使用numpy库中的函数对某一列进行平方操作。

import numpy as np
df['new_column'] = np.square(df['column'])

1. 使用apply方法：可以使用apply方法对每一行或每一列应用一个函数，并将结果赋值给新的列。例如，可以使用lambda函数对某一列进行字符串拼接操作。

df['new_column'] = df['column'].apply(lambda x: 'prefix_' + str(x))

1. 使用assign方法：可以使用assign方法链式地添加派生列。该方法返回一个新的数据帧，不会修改原始数据帧。例如，可以使用assign方法添加一个新的列，该列的值是两列相加的结果。

df_new = df.assign(new_column=df['column1'] + df['column2'])

派生的值添加到pandas数据帧可以帮助我们进行数据处理、特征工程和数据分析。通过添加新的列，我们可以提取、转换和组合现有数据，从而获得更有用的信息和洞察力。这对于数据清洗、数据建模和机器学习任务非常重要。

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