在循環中基於其他列創建多個新的 pandas 列

Question

假設我有以下玩具 dataframe, df ：

Country     Population    Region          HDI

China        100          Asia           High  
Canada        15          NAmerica     V.High  
Mexico        25          NAmerica     Medium 
Ethiopia      30            Africa        Low

我想根據埃塞俄比亞的人口、地區和 HDI 循環創建新列。 我嘗試了以下方法，但是當涉及到很多列時，它很耗時。

df['Population_2'] = df['Population'][df['Country'] == "Ethiopia"]
df['Region_2'] = df['Region'][df['Country'] == "Ethiopia"]
df['Population_2'].fillna(method='ffill')

我最終的 DataFrame df應該如下所示：

Country     Population    Region         HDI    Population_2   Region_2    HDI_2

China        100          Asia          High      30            Africa       Low 
Canada        15          NAmerica    V.High      30            Africa       Low 
Mexico        25          NAmerica    Medium      30            Africa       Low 
Ethiopia      30            Africa       Low      30            Africa       Low

Answer 1

這個怎么樣？

for col in ['Population', 'Region', 'HDI']:
    df[col + '_2'] = df.loc[df.Country=='Ethiopia', col].iat[0]

我不太了解您要做什么的更廣泛的意義，如果埃塞俄比亞可以有多個價值觀，那么解決方案可能會有所不同。 但這適用於您提出的問題。

Answer 2

您可以使用：

# select Ethiopia row and add suffix "_2" to the columns (except Country)
s = (df.drop(columns='Country')
       .loc[df['Country'].eq('Ethiopia')].add_suffix('_2').squeeze()
     )

# broadcast as new columns
df[s.index] = s

output：

    Country  Population    Region     HDI  Population_2 Region_2 HDI_2
0     China         100      Asia    High            30   Africa   Low
1    Canada          15  NAmerica  V.High            30   Africa   Low
2    Mexico          25  NAmerica  Medium            30   Africa   Low
3  Ethiopia          30    Africa     Low            30   Africa   Low

Answer 3

您可以使用assign並假設您只有對應於Ethiopia的行：

d = dict(zip(df.columns.drop('Country').map('{}_2'.format), 
         df.set_index('Country').loc['Ethiopia']))

df = df.assign(**d)

打印（df）：

    Country  Population    Region     HDI  Population_2 Region_2 HDI_2
0     China         100      Asia    High            30   Africa   Low
1    Canada          15  NAmerica  V.High            30   Africa   Low
2    Mexico          25  NAmerica  Medium            30   Africa   Low
3  Ethiopia          30    Africa     Low            30   Africa   Low