本文主要是介绍数据分析-Pandas如何转换产生新列，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
数据分析-Pandas如何转换产生新列
时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。此处选择巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N O 2 NO_2 NO2数据作为样例。
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列的转换：乘以常数
拿到表格数据后，很多情况下是不能直接就用，还需要对数据进行加工处理。比如知道 N O 2 NO_2 NO2监测值后，想知道比如伦敦的浓度是多少？假如单位是 m g / m 3 mg/m^3 mg/m3 。这里假设温度25摄氏度，大气压1013hPa，根据化学公式可以知道，转换因子为 1.882。也就是该列每个元素都乘以因子。
In [1]: air_quality["london_mg_per_cubic"] = air_quality["station_london"] * 1.882In [2]: air_quality.head()
Out[2]: station_antwerp ... london_mg_per_cubic
datetime ...
2019-05-07 02:00:00 NaN ... 43.286
2019-05-07 03:00:00 50.5 ... 35.758
2019-05-07 04:00:00 45.0 ... 35.758
2019-05-07 05:00:00 NaN ... 30.112
2019-05-07 06:00:00 NaN ... NaN[5 rows x 4 columns]
这里，创建新的列，可以用’ [] '， 括号内使用新的列属性名称，作为赋值的左边，右边为转换操作。
比如这里的乘法计算，常数是乘以操作列的每一个元素。
两列的计算
比如需要求Paris 和 Antwerp的监测值的比率，结果保存到新列中。
In [3]: air_quality["ratio_paris_antwerp"] = (...: air_quality["station_paris"] / air_quality["station_antwerp"]...: )...: In [4]: air_quality.head()
Out[4]: station_antwerp ... ratio_paris_antwerp
datetime ...
2019-05-07 02:00:00 NaN ... NaN
2019-05-07 03:00:00 50.5 ... 0.495050
2019-05-07 04:00:00 45.0 ... 0.615556
2019-05-07 05:00:00 NaN ... NaN
2019-05-07 06:00:00 NaN ... NaN[5 rows x 5 columns]
事实上，计算仍然是以元素为单位的，除法符号应用到每个元素的值。同样，也可以进行加减乘除等运算操作 (+, -, *, /,…) 和逻辑运算操作 (<, >, ==,…) 。逻辑运算，其实在数据表的条件筛选，生成数据子集的操作中大量使用。
更复杂的操作，可以使用apply()函数。
还有很常见的情形，原来的列命名不喜欢，想换个更合适的名字，就可以用rename()函数。
这里就把“station_antwerp” 转换为“BETR801”
In [8]: air_quality_renamed = air_quality.rename(...: columns={...: "station_antwerp": "BETR801",...: "station_paris": "FR04014",...: "station_london": "London Westminster",...: }...: )...:
In [9]: air_quality_renamed.head()
Out[9]: BETR801 FR04014 ... london_mg_per_cubic ratio_paris_antwerp
datetime ...
2019-05-07 02:00:00 NaN NaN ... 43.286 NaN
2019-05-07 03:00:00 50.5 25.0 ... 35.758 0.495050
2019-05-07 04:00:00 45.0 27.7 ... 35.758 0.615556
2019-05-07 05:00:00 NaN 50.4 ... 30.112 NaN
2019-05-07 06:00:00 NaN 61.9 ... NaN NaN[5 rows x 5 columns]
不仅仅是指定名称，也可以进行map函数操作。例如，把列名都更换为小写字母。
In [10]: air_quality_renamed = air_quality_renamed.rename(columns=str.lower)In [11]: air_quality_renamed.head()
Out[11]: betr801 fr04014 ... london_mg_per_cubic ratio_paris_antwerp
datetime ...
2019-05-07 02:00:00 NaN NaN ... 43.286 NaN
2019-05-07 03:00:00 50.5 25.0 ... 35.758 0.495050
2019-05-07 04:00:00 45.0 27.7 ... 35.758 0.615556
2019-05-07 05:00:00 NaN 50.4 ... 30.112 NaN
2019-05-07 06:00:00 NaN 61.9 ... NaN NaN[5 rows x 5 columns]
以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。
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End
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