在Pandas数据框架中添加带有默认值的列

在 Pandas 数据框架中添加带有默认值的列，我们可以通过以下步骤实现。

首先，我们需要导入 Pandas 库，并创建一个示例数据框架。

import pandas as pd

# 创建示例数据框架
df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age':[25, 30, 35]})
print(df)

输出结果如下：

       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2  Charlie   35

接下来，我们可以通过以下代码添加一个带有默认值的新列。我们需要使用 df['new_column_name'] 语法来创建新列，然后设置该列的默认值。

# 添加一个带有默认值的新列
df['city'] = 'Beijing'
print(df)

输出结果如下：

       name  age     city
0     Alice   25  Beijing
1       Bob   30  Beijing
2  Charlie   35  Beijing

可以注意到，整个新列都使用了默认值 'Beijing'。

如果我们需要添加的列不是一个常量值，而是需要进行一些计算得出的值，我们可以通过定义一个函数来实现。例如，下面的代码创建了一个 calculate_salary 函数来计算每个人的年薪，然后将年薪添加为一个新列。

# 创建一个计算年薪的函数
def calculate_salary(age):
    # 假设每年工资为 10 万元
    return age * 100000

# 添加一个带有默认值的新列，通过调用函数得到值
df['salary'] = df['age'].apply(calculate_salary)
print(df)

输出结果如下：

       name  age     city   salary
0     Alice   25  Beijing  2500000
1       Bob   30  Beijing  3000000
2  Charlie   35  Beijing  3500000

我们可以看到，新的 salary 列被添加到了数据框架中，其值是通过调用 calculate_salary 函数计算得出的。

总的来说，添加带有默认值的列到 Pandas 数据框架中的过程，主要有如下两个步骤：

1. 使用数据框架的语法，创建一个新列，同时设置该列的默认值。
2. 如果需要进行一些计算，可以定义一个函数来计算列的值，然后将该列添加到数据框架中。

通过这些步骤，我们可以比较方便地添加新列到数据框架中，并设置默认值。