gấu trúc được gán với tên cột mới là chuỗi

Question

Gần đây tôi đã phát hiện gấu trúc "assign" method mà tôi thấy rất thanh lịch. Vấn đề của tôi là tên của cột mới được gán làm từ khóa, vì vậy nó không thể có dấu cách hoặc dấu gạch ngang trong đó.

df = DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': np.random.randn(10)}) 
df.assign(ln_A = lambda x: np.log(x.A)) 
     A   B  ln_A 
0 1 0.426905 0.000000 
1 2 -0.780949 0.693147 
2 3 -0.418711 1.098612 
3 4 -0.269708 1.386294 
4 5 -0.274002 1.609438 
5 6 -0.500792 1.791759 
6 7 1.649697 1.945910 
7 8 -1.495604 2.079442 
8 9 0.549296 2.197225 
9 10 -0.758542 2.302585 

nhưng nếu tôi muốn đặt tên cho cột mới "ln (A)" thì sao? Ví dụ:

df.assign(ln(A) = lambda x: np.log(x.A)) 
df.assign("ln(A)" = lambda x: np.log(x.A)) 


File "<ipython-input-7-de0da86dce68>", line 1 
df.assign(ln(A) = lambda x: np.log(x.A)) 
SyntaxError: keyword can't be an expression 

Tôi biết tôi có thể đổi tên cột ngay sau cuộc gọi .assign, nhưng tôi muốn hiểu thêm về phương pháp này và cú pháp của nó.

Answer 1

Bạn có thể vượt qua các đối số từ khóa để assign như một cuốn từ điển, như vậy:

kwargs = {"ln(A)" : lambda x: np.log(x.A)} 
df.assign(**kwargs) 

    A   B  ln(A) 
0 1 0.500033 0.000000 
1 2 -0.392229 0.693147 
2 3 0.385512 1.098612 
3 4 -0.029816 1.386294 
4 5 -2.386748 1.609438 
5 6 -1.828487 1.791759 
6 7 0.096117 1.945910 
7 8 -2.867469 2.079442 
8 9 -0.731787 2.197225 
9 10 -0.686110 2.302585 

Answer 2

assign mong đợi một loạt các đối số từ khóa. Nó sẽ lần lượt gán các cột với tên của các từ khóa. Đó là tiện dụng, nhưng bạn không thể vượt qua một biểu thức như là từ khóa. Này được nêu ra bởi @EdChum trong các ý kiến ​​với điều này link

sử dụng insert thay vì chuyển đổi inplace

df.insert(2, 'ln(A)', np.log(df.A)) 
df 

---

sử dụng concat nếu bạn không muốn inplace

pd.concat([df, np.log(df.A).rename('log(A)')], axis=1)