我有如下数据框
d = {'Name':['Alisa','Bobby','jodha','jack','raghu','Cathrine',
'Alisa','Bobby','kumar','Alisa','Alex','Cathrine'],
'Age':[26,24,23,22,23,24,26,24,22,23,24,24],
'Score':[85,63,55,74,31,77,85,63,42,62,89,77]}
df = pd.DataFrame(d,columns=['Name','Age','Score'])
Name Age Score
0 Alisa 26 85
1 Bobby 24 63
2 jodha 23 55
3 jack 22 74
4 raghu 23 31
5 Cathrine 24 77
6 Alisa 26 85
7 Bobby 24 63
8 kumar 22 42
9 Alisa 23 62
10 Alex 24 89
11 Cathrine 24 77
当我运行下面的代码时，它运行得很好，并获得如图所示的输出。为每个列创建一个新列。
a=df.columns[1:]
df[a +'rat'] = df[a]/df[a].sum()
Name Age Score Agerat Scorerat
0 Alisa 26 85 0.091228 0.105853
1 Bobby 24 63 0.084211 0.078456
2 jodha 23 55 0.080702 0.068493
3 jack 22 74 0.077193 0.092154
4 raghu 23 31 0.080702 0.038605
5 Cathrine 24 77 0.084211 0.095890
6 Alisa 26 85 0.091228 0.105853
7 Bobby 24 63 0.084211 0.078456
8 kumar 22 42 0.077193 0.052304
9 Alisa 23 62 0.080702 0.077210
10 Alex 24 89 0.084211 0.110834
11 Cathrine 24 77 0.084211 0.095890
但是，当我想用下面的代码a为每个列创建一个
Min时，我会得到错误"KeyError: "None of [Index(['Agemin', 'Scoremin'], dtype='object')] are in the [columns]"。我想让它创建那个专栏！df[a +'min'] = df[a].min()
那么，我们如何为每个列创建
min()、max()、sum()等列，而不必指定每个列的名称？ 最佳答案
可以使用assign传递参数，从序列中**多个标量值。索引成为列名，值广播到所有行。对于序列add_suffix添加到索引，而稍后我使用它添加到列名，这是数据帧的行为方式。
import pandas as pd
df1 = df.select_dtypes('number')
df = df.assign(**df1.min().add_suffix('min'))
# Name Age Score Agemin Scoremin
#0 Alisa 26 85 22 31
#1 Bobby 24 63 22 31
#2 jodha 23 55 22 31
...
#10 Alex 24 89 22 31
#11 Cathrine 24 77 22 31
就我个人而言，另一个结果是：
df = pd.concat([df, (df1/df1.sum()).add_suffix('rat')], axis=1)
# Name Age Score Agemin Scoremin Agerat Scorerat
#0 Alisa 26 85 22 31 0.091228 0.105853
#1 Bobby 24 63 22 31 0.084211 0.078456
#2 jodha 23 55 22 31 0.080702 0.068493
#...
#10 Alex 24 89 22 31 0.084211 0.110834
#11 Cathrine 24 77 22 31 0.084211 0.095890
关于python - 在列上复写并为每个列创建min()列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/57847356/