Pandas 如何使用基于两列的值复制和添加新列

Question

我有一个名为比赛的数据框

有两列我感兴趣

TST = 总拍摄次数 SM = 投篮次数

我想复制这个名为比赛的数据框并创建一个新的列来划分 SM/TST

我正在使用 pandas 和 numpy。制作数据框的新副本的步骤。将新列添加到重复数据帧中，此计算称为 shotperc = shot percent 将非常有帮助。我这周才开始使用 Jupyter Notebooks。

Answer 1

有很多方法可以实现你想要的。

1. 复制原始数据框，存储到一个新变量中，将新列分配给这个新变量。

new_contest = contest.copy()
new_contest["shot_percent"] = new_contest["shots_made"] / new_contest["shots_taken"]

print(new_contest)
   shots_taken  shots_made  shot_percent
0           90          45          0.50
1          100          50          0.50
2          200         150          0.75
3           80          60          0.75
4           50          10          0.20

1. 使用 assign 方法，该方法隐式执行 copy 以确保您的原始数据帧保持不变。

new_contest = contest.assign(shot_percent=lambda df: df["shots_made"] / df["shots_taken"])

print(new_contest)
   shots_taken  shots_made  shot_percent
0           90          45          0.50
1          100          50          0.50
2          200         150          0.75
3           80          60          0.75
4           50          10          0.20

1. 可能是最不常见的选项，但请使用eval DataFrame 方法，该方法还隐式复制原始数据帧以确保您的原始数据不会更改。这也是 imo 可读性最高的结果。

new_contest = contest.eval("shot_percent = shots_made / shots_taken")

print(new_contest)
   shots_taken  shots_made  shot_percent
0           90          45          0.50
1          100          50          0.50
2          200         150          0.75
3           80          60          0.75
4           50          10          0.20

以上方法都不会改变你原来的数据框，希望对你有帮助！