在pandas中创建新列。使用apply（）函数的DataFrame

Question

我有一个数据框，如：

          A    B  
'2010-01-01'  10  20   
'2010-02-01'  20  30  
'2010-03-01'  30  10  

我需要为每个列应用一些函数，并在这个数据帧中创建具有特殊名称的新列。

               A   B A1 B1  
'2010-01-01'  10  20 20 40  
'2010-02-01'  20  30 40 60  
'2010-03-01'  30  10 60 20

所以我需要根据列A和B（如nameA1=str（A）str（1））乘以两个额外的列，名称为A1和B2由两个。是否可以使用DataFrame.apply（）或其他结构来完成此操作？

Answer 1

我会跳过apply方法，直接定义列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})
for col in df.columns:
    df[col+"1"] = df[col] * 2

不像DSM的解决方案那样优雅。但无论出于什么原因，我都避免应用，除非我真的需要它。

Answer 2

您可以使用join进行组合：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})
>>> df
    A   B
0  10  20
1  20  30
2  30  10
>>> df * 2
    A   B
0  20  40
1  40  60
2  60  20
>>> df.join(df*2, rsuffix='1')
    A   B  A1  B1
0  10  20  20  40
1  20  30  40  60
2  30  10  60  20

如果您愿意，可以将df*2替换为df.apply（your_function）。