向数据框中的新列添加值答案

【问题标题】：Adding values to new columns in data frame向数据框中的新列添加值
【发布时间】：2020-11-08 06:18:44
【问题描述】：

我有一个大数据框 (data_df) 并创建了四个新列。假设原始列是“A”、“B”、“C”、“D”，而四个新列是“E”、“F”、“G”、“H”。对于每一行（3000），我需要向新列添加值。在“E”中，它需要是 A/A+B。对于'F' B/A+B。对于'G' C/C+D。对于'H' D/C+D。我需要为每一行运行这个。

【问题讨论】：

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

这非常简单/直观。类似的问题是here，下面是您具体问题的答案。

import pandas as pd

### Make up data for example
A = [5, 8, 2, -1]
B = [1, 0, 1, 3]
df = pd.DataFrame(list(zip(A,B)), columns =['A', 'B'])
display(df)

### Calculate Column E
df['E'] = df['A'] / (df['A'] + df['B'])
display(df)

【讨论】：

【解决方案2】：

回答你的具体问题

import pandas
df = pandas.DataFrame({'A':[1,2], 'B':[3,4],'C':[5,6], 'D':[7,8]})


df['E'] = df.apply(lambda row: row.A/(row.A + row.B), axis=1)
df['F'] = df.apply(lambda row: row.B/(row.A + row.B), axis=1)
df['G'] = df.apply(lambda row: row.C/(row.C + row.D), axis=1)
df['H'] = df.apply(lambda row: row.D/(row.C + row.D), axis=1)
print(df)

输出

A  B  C  D         E         F         G         H
1  3  5  7  0.250000  0.750000  0.416667  0.583333
2  4  6  8  0.333333  0.666667  0.428571  0.571429

【讨论】：