从 Pandas 中选定的列动态创建列

Question

我当前的数据集采用以下格式。df = pd.DataFrame({'a' = np.random.randn(6),'b' = np.random.randn(6),'c' = np.random.randn(6),'d' = np.random.randn(6),'e' = np.random.randn(6),'f' = np.random.randn(6)})我更新的数据集如下所示：df = pd.DataFrame({'a' = np.random.randn(6),'b' = np.random.randn(6),'c' = np.random.randn(6),'d' = np.random.randn(6),'e' = np.random.randn(6),'f' = np.random.randn(6),'alpha' = np.random.randn(6),'beta' = np.random.randn(6),'gamma' = np.random.randn(6)    })where alpha = df['a']*2beta = df['b']*5gamma = df['c']*6 最后 3 列 ( alpha, beta & gamma) 和输入列 ( a,b,c) 以及数值 ( 2,5,6) 都是变量，因此从外部作为列表传递。所以，我尝试了以下代码：newCol = ['alpha', 'beta', 'gamma']oldCol = ['a', 'b', 'c']numVal = [2, 5, 6]for i in range(len(newCol)):           df[newCol[i]] = df[oldCol[i]]*numVal[i]但我收到以下错误：TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'float'有人可以告诉我如何解决这个问题吗？

Answer 1

IIUC，那么你可以使用这个：

df[newCol] = df[oldCol].mul(numVal, axis=1)

df

输出：

          a         b         c         d         e         f     alpha       beta     gamma

0 -0.725042 -0.756909  0.070109  0.850219  1.792450  1.324259 -1.450084  -3.784547  0.420656

1 -0.062379 -0.105332 -1.222571 -1.297675 -0.514850  0.610115 -0.124758  -0.526659 -7.335425

2  1.396269 -0.602535  0.033669  1.190688  0.335367  1.287264  2.792537  -3.012675  0.202014

3  0.303298 -2.016903  0.748448  0.317952 -0.319775 -1.023614  0.606595 -10.084517  4.490689

4 -0.469161 -2.133385 -0.488404  1.322836  0.560578  1.436018 -0.938321 -10.666927 -2.930423

5 -0.177657 -1.065320 -0.103551  0.406531  0.128109  0.387128 -0.355314  -5.326601 -0.621305

Answer 2

您可以使用zip函数和简单的for循环来完成此操作：

In [24]: for i,j,k in list(zip(numVal, oldCol, newCol)):

    ...:     df[k] = df[j] * i

    ...: 

In [25]: df

Out[25]: 

          a         b         c         d         e         f     alpha      beta      gamma

0  0.737824  1.085417  1.369061  0.565950 -2.075468 -0.929977  1.475647  5.427085   8.214369

1 -1.337789  0.278580 -1.880562  0.082981 -0.487926  0.553878 -2.675578  1.392898 -11.283371

2 -0.711687 -0.698380  2.051574 -0.846402 -0.580580  0.031335 -1.423375 -3.491900  12.309442

3  0.239819 -1.092086  0.734303 -3.621612 -0.111699  1.675823  0.479638 -5.460428   4.405819

4 -0.320136 -0.406935  0.680605 -0.711390  0.176590  0.177886 -0.640271 -2.034674   4.083632

5 -0.174353 -0.750984 -0.057860  1.696935 -0.210906  2.786231 -0.348707 -3.754922  -0.347160