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python的assign函数使用方法

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Python中的assign方法是pandas库提供的一个数据操作方法，主要用于修改DataFrame中的数据。下面我来详细讲解Python的assign函数使用方法的完整攻略，并通过代码实例来说明。

1. assign函数的基本用法

Pandas中的assign方法可以为DataFrame对象设置新的列，并返回一个新的DataFrame对象，它的语法格式如下：

DataFrame.assign(**kwargs)

其中，**kwargs是一个字典，键为新的列名，值为新的列的值，可以是一个常量、一个Series、一个数组或一个callable对象。以下是一个例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2']})

new_df = df.assign(D=['D0', 'D1', 'D2'])
print(new_df)

输出结果如下：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2

代码中，为原始的DataFrame添加了一列新的数据，新的列名为D，列的值为D0、D1和D2。

2. assign函数的链式调用

assign函数支持链式调用，也就是说，可以在原始DataFrame上连续调用assign方法，以生成新的DataFrame，以下是一个例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2']})

new_df = df.assign(D=['D0', 'D1', 'D2']).assign(E=['E0', 'E1', 'E2'])
print(new_df)

输出结果如下：

    A   B   C   D   E
0  A0  B0  C0  D0  E0
1  A1  B1  C1  D1  E1
2  A2  B2  C2  D2  E2

在这个例子中，先使用assign添加了一列D，然后再继续调用assign添加一列E。

3. assign函数中的lambda函数

使用assign函数时，还可以通过lambda函数来生成新的列，以下是一个例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2']})

new_df = df.assign(D=lambda x: x['A'] + x['C'])
print(new_df)

输出结果如下：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  A0C0
1  A1  B1  C1  A1C1
2  A2  B2  C2  A2C2

代码中，使用lambda函数在原始的DataFrame上新建了一列D，其值为A列和C列的字符串连接结果。

至此，Python的assign函数使用方法的完整攻略就结束了。需要注意的是，在使用assign函数时，最好不要直接修改原始DataFrame，应该总是将结果保存到一个新的DataFrame变量中。

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