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python的assign函数使用方法

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Python中的assign()函数属于pandas库中的函数，用于在数据处理中给数据赋值。assign()函数能够用于源数据进行修改，也可以在目标数据上进行操作并返回一个新数据集。

一、assign()函数的基本使用方法

assign()函数用法很简单，只需要在函数中传入需要新增列的列名和列数，并指定列的数据值即可。

具体的语法如下：

DataFrame.assign(**kwargs)

详细说明：

参数 说明
**kwargs 新增列的列名和列值

其中，参数中的kwargs是一个关键字参数，表示函数接受任意数量的关键字参数。

二、assign()函数的示例代码说明

下面是两个示例代码说明。

示例1：给数据集添加新列

import pandas as pd
# 构建数据集
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 6, 7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12, 13, 14]})
# 调用assign()函数，新增一列D，且D列的数据值= A列的平均值
data = data.assign(D=data['A'].mean())
print(data)

输出结果：

   A  B   C    D
0  1  5  10  3.0
1  2  6  11  3.0
2  3  7  12  3.0
3  4  8  13  3.0
4  5  9  14  3.0

示例2：给数据集添加多列

import pandas as pd
# 构建数据集
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 6, 7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12, 13, 14]})
# 调用assign()函数，新增两列D和E，D列的数据值= A列的平均值，E列的数据值=B列的平均值
data = data.assign(D=data['A'].mean(), E=data['B'].mean())
print(data)

输出结果：

   A  B   C    D    E
0  1  5  10  3.0  7.0
1  2  6  11  3.0  7.0
2  3  7  12  3.0  7.0
3  4  8  13  3.0  7.0
4  5  9  14  3.0  7.0

以上就是assign()函数使用方法的完整攻略。

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