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我想在pandas数据帧中生成一个新列，计算另一列中的“边”数

在pandas数据帧中生成一个新列，计算另一列中的“边”数，可以通过以下步骤实现：

  1. 导入必要的库和模块：
代码语言：txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建一个示例的数据帧：
代码语言：txt
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df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2, 4, 6, 8, 10]})
  1. 定义一个函数来计算“边”数：
代码语言：txt
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def count_edges(row):
    return row['B'] - row['A']
  1. 使用apply函数将该函数应用于数据帧的每一行，并将结果存储在新列中：
代码语言：txt
复制
df['Edges'] = df.apply(count_edges, axis=1)

现在，数据帧df中将包含一个名为Edges的新列，其中存储了每一行中列B减去列A的结果，即“边”数。

关于pandas数据帧、apply函数和numpy库的更多信息，可以参考以下链接：

相关搜索:pandas数据帧中的计算列使用一个pandas数据帧填充另一个pandas数据帧中的新列计算在pandas数据帧中形成新列的时间间隔我想在交叉表数据中添加新列在现有pandas数据帧中插入新列Pandas数据帧使用其他数据帧中的数据创建新列基于现有列的pandas多索引数据帧中的新列在Pandas中基于另一个数据帧创建新列Pandas基于另一个数据帧中的条件创建新列SQL Server表中列数较少的Pandas数据帧我想在python中对DataFrame的列进行计算，然后将结果作为新列添加到相同的数据帧中逐行计算pandas dataframe中的新列如何使用另一列pandas数据帧中的句子部分创建新列？使用其他列的条件计算pandas中的新列如何从另一个Pandas数据帧中按列缩放列操作pandas数据帧中的列减去pandas数据帧中的列合并pandas数据帧中的列映射pandas数据帧中的列合并pandas数据帧中的多行并创建新列
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