根据pandas中长度不同的字符串末尾创建新列

可以通过以下步骤完成：

1. 导入pandas库，并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集，假设数据集名称为df
df = pd.read_csv("dataset.csv")

1. 创建一个新的列，用于存储字符串末尾的长度信息：

df["StringLength"] = df["StringColumn"].apply(lambda x: len(str(x).strip()))

上述代码中，假设待处理的字符串列名为"StringColumn"，通过apply函数和lambda表达式，将每个字符串转换为其长度，并存储在新的列"StringLength"中。

1. 创建另一个新列，用于存储字符串末尾的内容：

df["StringEnd"] = df["StringColumn"].apply(lambda x: str(x).strip()[-1:])

上述代码中，使用apply函数和lambda表达式，获取每个字符串的末尾字符并存储在新的列"StringEnd"中。

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集，假设数据集名称为df
df = pd.read_csv("dataset.csv")

# 创建一个新的列，存储字符串末尾的长度信息
df["StringLength"] = df["StringColumn"].apply(lambda x: len(str(x).strip()))

# 创建另一个新列，存储字符串末尾的内容
df["StringEnd"] = df["StringColumn"].apply(lambda x: str(x).strip()[-1:])

# 打印处理后的数据集
print(df)

答案中提到的"pandas"是一个基于Python的数据处理库，它提供了高效、灵活和易于使用的数据结构，用于数据分析和处理。pandas库在数据清洗、转换、分析等方面广泛应用。

应用场景： 上述方法适用于需要根据字符串末尾的长度或内容进行数据处理和分析的场景。例如，可以通过统计不同长度或内容的字符串出现的频率来进行数据挖掘、文本分类等任务。此外，这种方法也适用于处理自然语言处理（NLP）任务中的文本数据。

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