极客笔记pandas assign
在pandas中，assign方法可以用来给DataFrame对象添加新的列，并返回一个新的DataFrame对象。这个方法通常用于数据预处理和特征工程中，可以方便地添加新的特征列或者对现有特征列进行修改。在这篇文章中，我们将详细介绍assign方法的用法和参数，以及一些示例代码来演示它的实际应用。
assign方法的基本用法
assign方法的基本语法如下：
DataFrame.assign(self, **kwargs)
其中，self指代调用assign方法的DataFrame对象本身，**kwargs是一个或多个关键字参数，每个关键字参数的值可以是一个标量、一个数组或一个Series对象，用来给DataFrame添加新的列。下面是一个简单的示例：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
new_df = df.assign(C=df['A'] * df['B'])
print(new_df)
运行上面的代码，我们可以得到新的DataFrame对象new_df，它在原始的DataFrame对象df的基础上添加了一个名为C的新列，该列的值为A列和B列对应元素的乘积。
使用assign方法进行数据处理
除了简单地对现有列进行计算外，assign方法也可以用于复杂的数据处理，例如根据一定的条件添加新的列。下面是一个示例，假设我们有一个存储股票交易数据的DataFrame对象stock_data，其中包含股票代码、价格和交易日期等列，我们想要根据涨跌情况添加一个涨跌幅度的列：
stock_data = pd.DataFrame({'code': ['AAPL', 'GOOG', 'MSFT', 'AMZN'],
'price': [100, 200, 150, 300],
'last_price': [90, 190, 140, 280]})
def calculate_change(row):
if row['price'] > row['last_price']:
return (row['price'] - row['last_price']) / row['last_price']
else:
return (row['last_price'] - row['price']) / row['last_price']
new_stock_data = stock_data.assign(change=stock_data.apply(calculate_change, axis=1))
print(new_stock_data)
在上面的代码中，我们定义了一个calculate_change函数，根据股票的价格和上一个交易日的价格计算涨跌幅度。然后通过assign方法将这个函数应用到DataFrame的每一行，得到新的DataFrame对象new_stock_data，它包含了一个名为change的新列。
多个新列的添加
除了添加单个新列外，assign方法还可以一次添加多个新列。为此，我们可以在关键字参数中依次指定多个列的名字和值。下面是一个示例，假设我们希望给原始的DataFrame对象添加两个新的列D和E，分别为A列的平方和立方：
new_df = df.assign(D=df['A'] ** 2, E=df['A'] ** 3)
print(new_df)
运行上面的代码，我们可以看到新的DataFrame对象new_df包含了两个新的列D和E，它们分别为A列的平方和立方。
不改变原始DataFrame
需要注意的是，assign方法返回的是一个新的DataFrame对象，原始的DataFrame对象不会被改变。这意味着在使用assign方法时，需要将新的DataFrame对象保存到一个新的变量中，或者覆盖原始的DataFrame对象，否则原始的DataFrame对象不会被修改。下面是一个示例：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
new_df = df.assign(B=df['A'] ** 2)
print(new_df)
print(df)
运行上面的代码，我们可以看到原始的DataFrame对象df并没有包含新的列B，只有新的DataFrame对象new_df包含了B列。
使用assign方法链式操作
由于assign方法返回一个新的DataFrame对象，我们可以在多个assign方法之间进行链式操作。这使得我们可以方便地进行多次数据处理，而不需要创建大量中间变量。下面是一个示例，我们先对原始的DataFrame对象添加一个新的列B，然后再根据B列添加一个新的列C：
new_df = df.assign(B=df['A'] * 2).assign(C=df['B'] * 3)
print(new_df)
运行上面的代码，我们可以得到新的DataFrame对象new_df，它包含了两个新的列B和C，分别为A列的两倍和六倍。
总结
在本文中，我们介绍了pandas中的assign方法的基本用法和一些实际应用。assign方法可以方便地给DataFrame对象添加新的列，并返回一个新的DataFrame对象，可以用于数据预处理、特征工程和数据分析中。通过一些示例代码，我们演示了如何使用assign方法对数据进行处理和特征工程，以及如何链式操作多次使用assign方法。