如何使用 pandas 库添加新列？答案

【问题标题】：How do you add new columns with pandas library?如何使用 pandas 库添加新列？
【发布时间】：2021-12-31 14:14:29
【问题描述】：

这是上一个问题的更新版本

我在处理 csv 文件和 pandas 时遇到了一些问题。我想创建一个新列，它是前一列的乘法。比如 ['price', 'pricex2'] [[2,4],[6,12]] 等等，我该怎么做呢？

我有这段代码没有添加新列，它应该更新当前的，即使它不起作用。

   df = pd.read_csv(csvfile)
   df['Jewerly_name_price'] = df['Jewerly_name_price']*2
   print(df)

另外，我在每个价格的末尾都有一个€，并将值乘以 x2 我需要摆脱它，我已经回答了这个问题，但我不知道如何在添加新列。

price = 2.45€ 
numericalPrice = float(price[:-1]

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

如果你有：

df = pd.DataFrame({'col0':[1,2,3]})

您可以通过以下方式向df 添加新列col1：

df = df.assign(col1 = df.col0*2)

你还可以做更复杂的事情，比如：

df = pd.DataFrame({'col0':["1€","2€","3€"]})
df = df.assign(col1 = df.col0.apply(lambda row: f'{int(row[:-1])*2}€'))

apply() 函数和f-strings 已被使用的地方。

【讨论】：

【解决方案2】：

在df['Jewerly_name_price']*2 中乘以一列字符串只会将相邻的字符串连接多次。为了摆脱'€'并同时乘以值，您可以执行以下操作：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'price': ['2.45€', '3.00€']})

def mul_price(price: str, mul_val=2):
    price_f = float(price[:-1])
    return f"{price_f * mul_val:.2f}€"

df['pricex2'] = df['price'].apply(mul_price)

#Result:
   price pricex2
0  2.45€   4.90€
1  3.00€   6.00€

或者，首先去掉“€”，转换为浮点数，然后相乘：

def price_to_float(price: str):
    return float(price[:-1])

df['price_float'] = df['price'].apply(price_to_float)
df['pricex2_float'] = df['price_float'] * 2

#Result:
   price  price_float  pricex2_float
0  2.45€         2.45            4.9
1  3.00€         3.00            6.0

【讨论】：

谢谢，很有用！但抱歉我忘了补充，价格值在第二列，我怎么能用你的 df = pd.DataFrame({'price': ['2.45€', '3.00€']}) 来代替我的文件的第二列？显然不包括标题。再次感谢您的帮助
我不确定你的意思。如果您的“第二列”具有特定名称，只需将 price 替换为您的第二列名称即可。您也可以使用df['pricex2'] = df.iloc[:, 1].apply(mul_price)，其中df.iloc[:, 1] 选择第二列
这就是我调整您的代码的方式，但它引发了一个关键错误：import pandas as pd csvfile = open("D:\\leomu\\Documents\\Python projects\\Bots\\DropShipper \\WebScrapper\\Shein_data_test_run.csv") df = pd.read_csv(csvfile) def Price_Converter(price: str, multiplyer=2): numericPrice = float(price[:-1]) return f"{numericalPrice * multiplyer:. 2f}€" df['pricex2'] = df['Jewerly_name_price'].apply(Price_Converter)
对不起，我不知道如何缩进文本以使其在评论部分看起来更整洁

【解决方案3】：

您可以定义一个函数来计算价格，然后使用pd.apply()，如下所示：

def multiply_price(row):
    string_price = row['Jewerly_name_price']
    price = float(string_price[:-1])

    # Change the express below to the data format of your need.
    # Here we are returning a string that is a double (twice) of the
    # original price with a '€' symbol at the end.
    # But of course, we can simple return a float without a '€'.
    return f'{price * 2}€'

df['Jewerly_name_price'] = df.apply(lambda row: multiply_price(row), axis=1)

【讨论】：