Pandas将计算的向量添加到df中

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和函数，使得数据处理变得更加简单和高效。在Pandas中，可以使用向量化操作将计算的向量添加到DataFrame（df）中。

向量化操作是指在整个数组或数据框上执行的操作，而不是逐个元素进行操作。这种操作方式可以大大提高计算效率，特别是在处理大规模数据时。

要将计算的向量添加到df中，可以使用Pandas的广播（broadcasting）功能。广播是一种将不同形状的数组进行运算的机制，它会自动将较小的数组扩展为与较大数组相同的形状，以便进行运算。

下面是一个示例代码，演示了如何将计算的向量添加到df中：

import pandas as pd

# 创建一个示例的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建一个计算的向量
vector = pd.Series([10, 20, 30])

# 将计算的向量添加到df中
df['C'] = df['A'] + vector

print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   A  B   C
0  1  4  11
1  2  5  22
2  3  6  33

在这个示例中，我们首先创建了一个包含'A'和'B'两列的DataFrame。然后，我们创建了一个计算的向量，其中的值分别为10、20和30。最后，我们使用向量化操作将计算的向量添加到df中的新列'C'中，通过将'A'列与向量相加。

Pandas的向量化操作使得数据处理变得更加高效和简洁，可以方便地进行各种计算和操作。在实际应用中，Pandas广泛应用于数据清洗、数据分析、特征工程等领域。

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