您可以同时选择并分配 pandas DataFrame 中的列吗？

Question

使用 R 中的 data.table，您可以同时选择和分配列。假设有一个包含 3 列的 data.table：col1、col2 和 col3。可以使用 data.table 执行以下操作：dt2 <- dt[, .(col1, col2, newcol = 3, anothercol = col3)]我想在 pandas 中做类似的事情，但看起来需要 3 行。df2 = df.copy() df2['newcol'] = 3 df2.rename(columns = {"col3" : "anothercol"})有没有更简洁的方法来完成我上面所做的事情？

Answer 1

这可能有效：

import pandas as pd

ddict = {

        'col1':['A','A','B','X'],

        'col2':['A','A','B','X'],

        'col3':['A','A','B','X'],

        }

df = pd.DataFrame(ddict)

df.loc[:, ['col1', 'col2', 'col3']].rename(columns={"col3":"anothercol"}).assign(newcol=3)

结果：

  col1 col2 anothercol  newcol

0    A    A          A       3

1    A    A          A       3

2    B    B          B       3

3    X    X          X       3

Answer 2

您可以df.assign为此使用：

例子 ：

>>> df = pd.DataFrame({'temp_c': [17.0, 25.0]},

                  index=['Portland', 'Berkeley'])

>>> df

          temp_c

Portland    17.0

Berkeley    25.0

>>> df.assign(temp_f=lambda x: x.temp_c * 9 / 5 + 32)

          temp_c  temp_f

Portland    17.0    62.6

Berkeley    25.0    77.0

>>> df.assign(newcol=3).rename(columns={"temp_c":"anothercol"}

          anothercol  newcol

Portland        17.0       3

Berkeley        25.0       3

然后您可以将其分配给df2. 

Answer 3

我不知道 R，但我看到的是您正在添加一个名为 的新列，newcol该列的所有行的值为 3。
您还将列从col3重命名为anothercol。
你真的不需要执行该copy步骤。

df2 = df.rename(columns = {'col3': 'anothercol'})
df2['newcol'] = 3