通过python中的函数修改pandas数据框答案

【问题标题】：Modifying pandas dataframe through function in python通过python中的函数修改pandas数据框
【发布时间】：2017-05-11 22:06:58
【问题描述】：

我尝试通过函数修改数据框并返回修改后的数据框。不知何故，它没有反映出来。在下面的代码中，我将数据框“ding”传递给函数“test”并创建一个新列“C”并返回修改后的数据框。我希望 test_ding df 有 3 列，但只能看到两列。非常感谢任何帮助。

s1 = pd.Series([1,3,5,6,8,10,1,1,1,1,1,1])
s2 = pd.Series([4,5,6,8,10,1,7,1,6,5,4,3])

ding=pd.DataFrame({'A':s1,'B':s2})

def test(ding):
    ding.C=ding.A+ding.B
    return ding

test_ding=test(ding)

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 function pandas dataframe

【解决方案1】：

ding.C 不存在，不能像属性一样访问。您需要将行更改为

ding['C']=ding.A+ding.B

您可以创建一个类似ding['A'] = blah 的列，然后它会变成DataFrame 的一个属性。但你不能反过来。

【讨论】：

【解决方案2】：

让我们试试这个：

s1 = pd.Series([1,3,5,6,8,10,1,1,1,1,1,1])
s2 = pd.Series([4,5,6,8,10,1,7,1,6,5,4,3])

ding=pd.DataFrame({'A':s1,'B':s2})

def test(ding):
    ding = ding.assign(C=ding.A+ding.B)
    return ding

test_ding=test(ding)

print(test_ding)

输出：

     A   B   C
0    1   4   5
1    3   5   8
2    5   6  11
3    6   8  14
4    8  10  18
5   10   1  11
6    1   7   8
7    1   1   2
8    1   6   7
9    1   5   6
10   1   4   5
11   1   3   4

【讨论】：