計算 Pandas Dataframe 中兩個不同列的新行

Question

所以我是 Python 的初學者，我有一個包含 Country、avgTemp 和 year 的數據框。 我想要做的是計算每個國家的新行，其中年份增加 20，avgTemp 乘以名為 tempChange 的變量。 我不想刪除以前的值，我只想附加新值。

這是數據框的外觀：

最好我還想創建一個循環來運行代碼一定次數超級感謝任何幫助！

如果您需要從數據框中復制值作為示例，您可以在此處獲取它：

Country        avgTemp        year

0 Afghanistan    14.481583    2012

1 Africa         24.725917    2012

2 Albania        13.768250    2012

3 Algeria        23.954833    2012

4 American Samoa 27.201417    2012

243 行 × 3 列

Answer 1

如果你想重復行，我會創建一個新的數據幀，在新的數據幀中執行任何操作（總和 20 年，將溫度乘以一個常數或數組等......）然后使用concat()將其附加到原始數據幀：

import pandas as pd
tempChange=1.15
data = {'Country':['Afghanistan','Africa','Albania','Algeria','American Samoa'],'avgTemp':[14,24,13,23,27],'Year':[2012,2012,2012,2012,2012]}
df = pd.DataFrame(data)
df_2 = df.copy()
df_2['avgTemp'] = df['avgTemp']*tempChange
df_2['Year'] = df['Year']+20
df = pd.concat([df,df_2]) #ignore_index=True if you wish to not repeat the index value
print(df)

輸出：

          Country  avgTemp  Year
0     Afghanistan    14.00  2012
1          Africa    24.00  2012
2         Albania    13.00  2012
3         Algeria    23.00  2012
4  American Samoa    27.00  2012
0     Afghanistan    16.10  2032
1          Africa    27.60  2032
2         Albania    14.95  2032
3         Algeria    26.45  2032
4  American Samoa    31.05  2032

Answer 2

其中 df 是您的數據框名稱：

 df['tempChange'] = df['year']+ 20  * df['avgTemp']

這將使用上述邏輯向您的 df 添加一個新列。 我不確定我是否理解你的邏輯正確，所以數學可能需要一些工作

Answer 3

我相信你正在尋找的是

dfName['newYear'] =  dfName.apply(lambda x: x['year'] + 20,axis=1)
dfName['tempDiff'] =  dfName.apply(lambda x: x['avgTemp']*tempChange,axis=1)

這就是您應用於每一行的方式。