在Pandas中处理列

简介

在本实验中，我们将学习如何在 Pandas 中处理列。我们将探索如何从现有列创建新列、对列应用数学和逻辑运算、重命名列标签，以及使用 apply 方法执行按列操作。

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导入 Pandas 并加载数据

首先，我们将导入 pandas 库，并从 CSV 文件中加载空气质量数据。

## 导入 pandas 库
import pandas as pd

## 加载空气质量数据
air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2.csv", index_col=0, parse_dates=True)

创建新列

我们将通过把“station_london”列乘以一个转换因子来创建一个新列“london_mg_per_cubic”。

## 通过将“station_london”乘以转换因子来创建新列
air_quality["london_mg_per_cubic"] = air_quality["station_london"] * 1.882

检查两列值的比率

接下来，我们将检查“station_paris”和“station_antwerp”列中值的比率，并将结果保存在一个新列中。

## 通过用“station_paris”除以“station_antwerp”来创建新列
air_quality["ratio_paris_antwerp"] = air_quality["station_paris"] / air_quality["station_antwerp"]

重命名列标签

我们将重命名列标签，使其与 OpenAQ 使用的站点标识符相匹配。

## 重命名列标签
air_quality_renamed = air_quality.rename(
    columns={
        "station_antwerp": "BETR801",
        "station_paris": "FR04014",
        "station_london": "London Westminster",
    }
)

将列标签转换为小写

最后，我们将使用一个函数把列标签转换为小写。

## 将列标签转换为小写
air_quality_renamed = air_quality_renamed.rename(columns=str.lower)

总结

在这个实验中，我们学习了如何从现有列创建新列、对列执行数学和逻辑运算、重命名列标签以及将列标签转换为小写。有了这些技能，我们可以更有效地在pandas中操作和转换数据。