Python 是否使用另一列的转换值向dataframe添加新列？

我有一个来自csv文件的熊猫数据帧，我想在Python3.8中添加3列

添加一列并将米转换为英里（长度为米，新列将为长度\英里）

添加列以将米转换为英尺（高程增量单位为米，新列将为高程增量单位为英尺）

添加一列计算难度等级，如下所示： nps难度等级=仰角增益（英尺）x 2 x距离（英里）。产品的平方根为数值等级

这需要进一步细分为1-5的难度等级。数据集中当前的难度等级没有提供信息，因此我想使用国家公园管理局的等级

如果数字难度等级为：

如果小于50，则该值为1 50-100，则难度等级为2 101-150，则难度等级为3 151-200，则难度等级为4 200以上，则难度等级为5

理想情况下，这将计算并将数字1-5放在列中，但是为#3添加两个新列也可以

以下是我的数据框中的列和几行中的值。我还没有考虑在数据框中设置nps 1-5评级，我不确定是否可以或需要在函数中的数据框之外进行设置。 不幸的是，它似乎没有像我希望的那样添加专栏，所以我想我一定是做错了什么。 到目前为止，我掌握了一些代码

df = pd.read_csv('data.csv')
df.assign(length_miles = lambda x: x['length'] * 0.00062137, axis = 1)
df.assign(elevation_gain_ft = lambda x: x['elevation_gain'] * 3.28084, axis = 1)
df.assign(num_dif_rating = lambda x: np.sqrt( x['length_miles'] * 2 * x['elevation_gain_ft'], axis = 1))

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您需要使用

assign

方法：

df.assign(YourColumn = lambda x: conversion_formula(x['Meters']), axis = 1)

以下是指向文档的链接：

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祝你好运！

我让它这样工作。它按照我需要的方式清理数据

def data_cleanup():
df = pd.read_csv('AllTrails data.csv')
# convert meters to miles and feet and add columns
df['length_miles']=df['length'].apply(lambda x : x*0.000621371)
df['elevation_gain_feet']=df['elevation_gain'].apply(lambda x : x*3.28084)
def difficulty_rating(x, y):
    res = np.sqrt(x * y * 2)
    if res < 50:
        return 1
    elif res >= 50 and res <= 100:
        return 2
    elif res >= 101 and res <= 150:
        return 3
    elif res >= 151 and res <= 200:
        return 4
    else:
        return 5
df['nps_difficulty_rating'] = df.apply(lambda x: difficulty_rating (x.length_miles, x.elevation_gain_feet), axis=1)

df.to_csv('np trails.csv')

def data_cleanup（）：
df=pd.read\u csv（'AllTrails data.csv'）
#将米转换为英里和英尺并添加列
df['length_miles']=df['length']。适用（λx:x*0.000621371）
df[‘高程增益’英尺]=df[‘高程增益’]。应用（λx:x*3.28084）
def难度等级（x，y）：
res=np.sqrt（x*y*2）
如果res<50：
返回1
ELIF RES＝50和RES＝101，RES＝151，RES显示了一个最小的可重复的例子，欢迎使用堆栈溢出，请考虑退房，因此，为了解决编程中的特定问题，您应该提供一个迄今为止所尝试的代码，描述问题，显示自己试图解决问题的努力。（你以前读过什么等），希望这能解释为什么人们会否决你的问题。当然，让我知道这是否更好，因为我仍然对此有问题，也许这会帮助我解决它。@hiker是的，现在看起来好多了，但是如果可能的话，请不要上传数据的图像，检查一下