Python 添加数据框计算列（如Excel中的列）

我目前正在使用panda进行数据科学研究，这是一种非常非原创的方法，因此我确信有一种比我更好的方法，即以excel方式将列添加到从其他列计算的数据框架中

例如，我有一个数据帧，其中有一个质量和一个周期，我想添加一个列，其中（M/p）^（1/3），M和p以适当的单位转换。然后我写

day_sec=60.0*60.0*24.0
Msun=1.989 * 10**30
clean=reduced.dropna()
v=pd.DataFrame(clean['orbital_period'].apply(lambda x: x**(1/3.0))/clean['star_mass'].apply(lambda x: x**(1/3.0)), columns=list('v'))*day_sec/(Msun**(1/3.0))
clean.append(v)

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它甚至不像我想要的那样，写和读都非常复杂（这里，等式非常简单）。有什么建议吗？

您不应该在这里使用apply。您应该将新列编写为一个向量化操作，如下所示

clean['v'] = clean['orbital_period'] ** (1/3.0) / clean['star_mass'] ** (1/3.0) *day_sec/(Msun**(1/3.0))

看起来可以简化为以下内容：

power = 1/3.0
(clean.orbital_period / (clean.star_mass * Msun)) ** power * day_sec

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你不应该在这里使用apply。您应该将新列编写为一个向量化操作，如下所示

clean['v'] = clean['orbital_period'] ** (1/3.0) / clean['star_mass'] ** (1/3.0) *day_sec/(Msun**(1/3.0))

看起来可以简化为以下内容：

power = 1/3.0
(clean.orbital_period / (clean.star_mass * Msun)) ** power * day_sec

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如果要从现有列创建新列，最好的方法是使用

df['c']=df['a']+df['b']

。如果要从现有列创建新列，最好的方法是使用

df['c']=df['a']+df['b']

。或者使用

pow

，例如

pow（clean.orbital_period/（clean.star_mass*Msun），1/3.0）*day_sec

应该可以工作。当我运行代码时，我得到：/Users/Home/anaconda/lib/python2.7/site packages/ipykernel/u main_uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu.py:5:SettingWithCopyWarning:试图在数据帧的切片副本上设置一个值。请尝试使用.loc[行索引器，列索引器，列索引器]=用

pow

代替的值，类似于

pow（clean.orbital_period/（clean.star_mass*Msun），1/3.0）*day_sec

应该可以工作。当我运行代码时，我得到：/Users/Home/anaconda/lib/python2.7/site packages/ipykernel/_main_uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu