pandas使用新列名称作为字符串进行分配

Question

我最近发现了大熊猫“分配”方法 ，我发现它非常优雅。 我的问题是新列的名称被指定为关键字，因此它不能包含空格或破折号。

df = DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': np.random.randn(10)})
df.assign(ln_A = lambda x: np.log(x.A))
        A         B      ln_A
0   1  0.426905  0.000000
1   2 -0.780949  0.693147
2   3 -0.418711  1.098612
3   4 -0.269708  1.386294
4   5 -0.274002  1.609438
5   6 -0.500792  1.791759
6   7  1.649697  1.945910
7   8 -1.495604  2.079442
8   9  0.549296  2.197225
9  10 -0.758542  2.302585

但是如果我想将新列命名为“ln（A）”呢？ 例如

df.assign(ln(A) = lambda x: np.log(x.A))
df.assign("ln(A)" = lambda x: np.log(x.A))


File "<ipython-input-7-de0da86dce68>", line 1
df.assign(ln(A) = lambda x: np.log(x.A))
SyntaxError: keyword can't be an expression

我知道我可以在.assign调用之后立即重命名该列，但我想更多地了解这个方法及其语法。

Answer 1

您可以传递关键字参数以assign为字典，如下所示：

kwargs = {"ln(A)" : lambda x: np.log(x.A)}
df.assign(**kwargs)

    A         B     ln(A)
0   1  0.500033  0.000000
1   2 -0.392229  0.693147
2   3  0.385512  1.098612
3   4 -0.029816  1.386294
4   5 -2.386748  1.609438
5   6 -1.828487  1.791759
6   7  0.096117  1.945910
7   8 -2.867469  2.079442
8   9 -0.731787  2.197225
9  10 -0.686110  2.302585

Answer 2

assign需要一堆关键字参数。 反过来，它将分配具有关键字名称的列。 这很方便，但你不能把表达作为关键词。 @EdChum在此链接的评论中详细说明了这一点

使用insert代替inplace转换

df.insert(2, 'ln(A)', np.log(df.A))
df

---

如果你不想要就地使用concat

pd.concat([df, np.log(df.A).rename('log(A)')], axis=1)