पांडा नए कॉलम नाम के साथ स्ट्रिंग

Question

के रूप में असाइन करते हैं मैंने हाल ही में पांडा "assign" method खोजा जो मुझे बहुत ही सुरुचिपूर्ण लगता है। मेरी समस्या यह है कि नए कॉलम का नाम कीवर्ड के रूप में असाइन किया गया है, इसलिए इसमें रिक्त स्थान या डैश नहीं हो सकते हैं।

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 

लेकिन क्या अगर मैं नया स्तंभ "ln (ए)" उदाहरण के लिए नाम के लिए करना चाहते हैं? ईजी।

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 

मैं जानता हूँ कि मैं सही .assign कॉल के बाद स्तंभ का नाम बदलने सकता है, लेकिन मैं इस विधि और अपने वाक्यविन्यास के बारे में अधिक जानना चाहते हैं।

Answer 1

आप कीवर्ड तर्क तो की तरह, एक शब्दकोश के रूप में assign को पारित कर सकते हैं: https:

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 कुंजी शब्द तर्कों का एक समूह की अपेक्षा करता है। बदले में, कुंजी शब्दों के नाम से कॉलम असाइन करेंगे। यह आसान है, लेकिन आप एक अभिव्यक्ति को कुंजी शब्द के रूप में पास नहीं कर सकते हैं। यह बजाय inplace परिवर्तन

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

---

उपयोग concat के लिए इस link

उपयोग insert साथ टिप्पणी में @EdChum द्वारा लिखा जाता है अगर आप inplace

नहीं करना चाहते

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