pandas assign方法
Pandas中的assign方法是一种方便的方法，用于在DataFrame中添加新的列或替换现有的列。该方法可以通过多种方式使用，例如使用常量值或使用函数来生成新的值。
使用常量值添加新列：
可以使用assign方法添加一个新的列，该列包含每个元素都相同的常量值。以下是示例代码：
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
df = df.assign(c=7)
print(df)
```
输出：
```
a b c
0 1 4 7感谢语
1 2 5 7
2 3 6 7
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在这个例子中，我们使用assign方法添加了一个名为“c”的新列，它包含值7。在第一行中，我们创建了一个名为df的DataFrame，它包含两列（名为'a'和'b'），每列包含三个整数值。在第二行中，我们使用assign方法添加了一个名为'c'的新列，并将其值设置为7。
使用函数生成新列：
for one more day 使用assign方法的另一个常见用法是使用函数来生成新列的值。以下是示例代码：
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
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def my_func(row):
return row['a'] + row['b']
df = df.assign(c=df.apply(my_func, axis=1))
print(df)
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输出：
```
秘密的英文 a b c
0 1 4 5
compri 1 2 5 7
2 3 6 9
```
在这个例子中，我们定义了一个名为my_func的函数，该函数接受一个参数（即DataFrame的一行），并返回该行中两个列的和。然后，我们使用apply方法将该函数应用于DataFrame的每一行，并使用assign方法将生成的新列添加到DataFrame中。
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gust 替换现有的列：
除了添加新的列之外，assign方法还可以用于替换现有的列。以下是示例代码：
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
df = df.assign(b=df['b']*2)
print(df)
```
输出：
```
a b
0 1 8
1 2 10
2 3 12
```
在这个例子中，我们使用assign方法将DataFrame中现有的“b”列替换为其值的两倍。在第二行中，我们使用df['b']*2来计算新的列值，并将其传递给assign方法。
