Pandas DataFrame 基於其他列建立新列

Suraj Joshi 2023年1月30日 2021年1月22日 Pandas Pandas DataFrame Column
  1. Pandas DataFrame 中根據其他列的值按元素操作建立新列
  2. 使用 DataFrame.apply() 方法在 Pandas DataFrame 中根據其他列的值建立新列
Pandas DataFrame 基於其他列建立新列

本教程將介紹我們如何在 Pandas DataFrame 中根據 DataFrame 中其他列的值,通過對列的每個元素應用函式或使用 DataFrame.apply() 方法來建立新的列。

import pandas as pd

items_df = pd.DataFrame({
    'Id': [302, 504, 708, 103, 343, 565],
    'Name': ['Watch', 'Camera', 'Phone', 'Shoes', 'Laptop', 'Bed'],
    'Cost': [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
    'Discount(%)': [10, 15, 5, 0, 2, 7]
})

print(items_df)

輸出:

    Id    Name  Cost  Discount(%)
0  302   Watch   300           10
1  504  Camera   400           15
2  708   Phone   350            5
3  103   Shoes   100            0
4  343  Laptop  1000            2
5  565     Bed   400            7

我們將使用上面程式碼片段中顯示的 DataFrame 來演示如何根據 DataFrame 中其他列的值在 Pandas DataFrame 中建立新的列。

Pandas DataFrame 中根據其他列的值按元素操作建立新列

import pandas as pd

items_df = pd.DataFrame({
    'Id': [302, 504, 708, 103, 343, 565],
    'Name': ['Watch', 'Camera', 'Phone', 'Shoes', 'Laptop', 'Bed'],
    'Actual Price': [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
    'Discount(%)': [10, 15, 5, 0, 2, 7]
})

print("Initial DataFrame:")
print(items_df, "\n")

items_df['Final Price'] = items_df['Actual Price'] - \
    ((items_df['Discount(%)']/100) * items_df['Actual Price'])


print("DataFrame after addition of new column")
print(items_df, "\n")

輸出:

Initial DataFrame:
    Id    Name  Actual Price  Discount(%)
0  302   Watch           300           10
1  504  Camera           400           15
2  708   Phone           350            5
3  103   Shoes           100            0
4  343  Laptop          1000            2
5  565     Bed           400            7 

DataFrame after addition of new column
    Id    Name  Actual Price  Discount(%)  Final Price
0  302   Watch           300           10        270.0
1  504  Camera           400           15        340.0
2  708   Phone           350            5        332.5
3  103   Shoes           100            0        100.0
4  343  Laptop          1000            2        980.0
5  565     Bed           400            7        372.0 

它通過從 DataFrame 的 Actual Price 一欄中減去折扣額的價值來計算每個產品的最終價格。然後將最終價格值的 Series 分配到 DataFrame items_dfFinal Price 列。

使用 DataFrame.apply() 方法在 Pandas DataFrame 中根據其他列的值建立新列

import pandas as pd

items_df = pd.DataFrame({
    'Id': [302, 504, 708, 103, 343, 565],
    'Name': ['Watch', 'Camera', 'Phone', 'Shoes', 'Laptop', 'Bed'],
    'Actual_Price': [300, 400, 350, 100, 1000, 400],
    'Discount_Percentage': [10, 15, 5, 0, 2, 7]
})

print("Initial DataFrame:")
print(items_df, "\n")

items_df['Final Price'] = items_df.apply(
    lambda row: row.Actual_Price - ((row.Discount_Percentage/100)*row.Actual_Price), axis=1)

print("DataFrame after addition of new column")
print(items_df, "\n")

輸出:

Initial DataFrame:
    Id    Name  Actual_Price  Discount_Percentage
0  302   Watch           300                   10
1  504  Camera           400                   15
2  708   Phone           350                    5
3  103   Shoes           100                    0
4  343  Laptop          1000                    2
5  565     Bed           400                    7 

DataFrame after addition of new column
    Id    Name  Actual_Price  Discount_Percentage  Final Price
0  302   Watch           300                   10        270.0
1  504  Camera           400                   15        340.0
2  708   Phone           350                    5        332.5
3  103   Shoes           100                    0        100.0
4  343  Laptop          1000                    2        980.0
5  565     Bed           400                    7        372.0 

它將 apply() 方法中定義的 lambda 函式應用於 DataFrame items_df 的每一行,最後將一系列結果分配到 DataFrame items_dfFinal Price 列。

Author: Suraj Joshi
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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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