python的assign函数使用方法

Python中的assign()函数主要用于合并多个DataFrame或Series，按照给定的关键字或索引重叠方式进行连接。下面是该函数的详细使用攻略。

assign()函数的语法结构

DataFrame.assign(**kwargs)

其中，kwargs可以是一系列类似于‘column_name = expression’的参数，其中expression是一个可调用的函数，该函数可以访问一个接受者DataFrame，并返回一个结果DataFrame。

assign()函数的参数说明

**kwargs：字典或参数集。

assign()函数的返回值

返回一个新的DataFrame，该DataFrame的列具有与执行传递字典中的表达式的值相同的标签。

assign()函数的示例代码

示例1：合并两个DataFrame

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4], 'B':[5,6,7,8]})
df2 = pd.DataFrame({'C':[9,10,11,12], 'D':[13,14,15,16]})
result = df1.assign(C=df2['C'], D=df2['D'])
print(result)

该代码的输出结果如下所示：

   A  B   C   D
0  1  5   9  13
1  2  6  10  14
2  3  7  11  15
3  4  8  12  16

该代码中，我们创建了两个DataFrame，然后使用assign()函数将两个DataFrame进行按列合并。

示例2：合并多个Series

import pandas as pd
s1 = pd.Series([1,2,3,4], name='A')
s2 = pd.Series([5,6,7,8], name='B')
s3 = pd.Series([9,10,11,12], name='C')
result = pd.DataFrame().assign(A=s1, B=s2, C=s3)
print(result)

该代码的输出结果如下所示：

   A  B   C
0  1  5   9
1  2  6  10
2  3  7  11
3  4  8  12

该代码中，我们创建了三个Series，并使用assign()函数将三个Series按列合并。注意，我们在创建DataFrame时使用了一个空DataFrame pd.DataFrame()，这是为了方便使用assign()函数对多个Series进行按列合并。