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 pdddict = {        '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  newcol0    A    A          A       31    A    A          A       32    B    B          B       33    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_cPortland    17.0Berkeley    25.0>>> df.assign(temp_f=lambda x: x.temp_c * 9 / 5 + 32)          temp_c  temp_fPortland    17.0    62.6Berkeley    25.0    77.0>>> df.assign(newcol=3).rename(columns={"temp_c":"anothercol"}          anothercol  newcolPortland        17.0       3Berkeley        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