Pandas 如何根据循环的值添加dataframe列

我有一个python中的数据帧，称为df。它包含两个变量，名称和年龄。我想在python中做一个循环，生成10个新的列数据帧，称为Age_1、Age_2、Age_3…Age_10，其中包含Age的值

到目前为止，我已经尝试：

import pandas as pd
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
for i in range(1,11):
     df[Age_'i'] = df['Age']

---

只需将此

用于循环

：

for x in range(0,11):
    df['Age_'+str(x)]=df['Age']

或

for x in range(0,11):
    df['Age_{}'.format(x)]=df['Age']

for x in range(0,11):
    df['Age_%s'%(x)]=df['Age']

或

for x in range(0,11):
    df['Age_{}'.format(x)]=df['Age']

for x in range(0,11):
    df['Age_%s'%(x)]=df['Age']

现在，如果您打印

df

，您将获得所需的输出：

---

只需将此

用于循环

：

for x in range(0,11):
    df['Age_'+str(x)]=df['Age']

或

for x in range(0,11):
    df['Age_{}'.format(x)]=df['Age']

for x in range(0,11):
    df['Age_%s'%(x)]=df['Age']

或

for x in range(0,11):
    df['Age_{}'.format(x)]=df['Age']

for x in range(0,11):
    df['Age_%s'%(x)]=df['Age']

现在，如果您打印

df

，您将获得所需的输出：

---

您可以使用

。分配
和
**
解包

df.assign(**{f'Age_{i}' : df['Age'] for i in range(11)})

您可以使用
。分配
和
**
解包

df.assign(**{f'Age_{i}' : df['Age'] for i in range(11)})

df[f'Age{i}]=
：。但是你真的只是想把这个专栏重复10次吗？
df[f'Age_{i}]=
：。但你真的只是想把这个专栏重复10次吗？