如何在数据框中添加新的计算列？ [复制]答案

【问题标题】：How can I add a new computed column in a dataframe? [duplicate]如何在数据框中添加新的计算列？ [复制]
【发布时间】：2017-08-05 09:36:53
【问题描述】：

我正在尝试根据我拥有的数据计算一个人的年龄：

Data columns in 'Person' Dataframe:
TodaysDate   non-null datetime64[ns]
YOB          non-null float64

所以我想在该数据框中创建一个名为“年龄”的新列，到目前为止，我有以下代码：

Person['Age'] = map(sum, (Person.ix[0,'TodaysDate']).year, -(Person['YOB']))

TypeError: 'int' object is not iterable

我也试过了：

Person['Age'] = map((Person.ix[0,'TodaysDate']).year - Person['YOB'])

TypeError: map() must have at least two arguments.

我尝试了一些在其他问题上发布的不同方法，但似乎都没有奏效。这看起来很简单......但无法让它发挥作用。

任何想法如何使用 map 函数从浮点列 YOB 中减去日期时间列 TodaysDate 并将值放入 Age 列？我想对数据框中的每一行都这样做。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

数据：

In [5]: df
Out[5]:
    YOB
0  1955
1  1965
2  1975
3  1985

您不需要额外的列 TodaysDate - 您可以动态获取它：

In [6]: df['Age'] = pd.datetime.now().year - df.YOB

In [7]: df
Out[7]:
    YOB  Age
0  1955   62
1  1965   52
2  1975   42
3  1985   32

您也可以使用DataFrame.eval() 方法：

In [16]: df
Out[16]:
    YOB
0  1955
1  1965
2  1975
3  1985

In [17]: df.eval("Age = @pd.datetime.now().year - YOB", inplace=True)

In [18]: df
Out[18]:
    YOB  Age
0  1955   62
1  1965   52
2  1975   42
3  1985   32

【讨论】：

【解决方案2】：

这个答案大多只是对assign的宣传。我是assign 的粉丝，因为它返回了一个新的pd.DataFrame，它是旧pd.DataFrame 的副本，其中包括了额外的列。在某些情况下，返回一个新的pd.DataFrame 更合适。感觉语法简洁直观。

另外，请注意，我在计算方面添加了零值，因为我完全抄袭了@MaxU 的答案。

df.assign(Age=pd.datetime.now().year - df.YOB)

    YOB  Age
0  1955   62
1  1965   52
2  1975   42
3  1985   32

【讨论】：