蟒蛇大熊貓數據框：變換列，並將其追加到尾部

Question

我有以下的代碼，試圖轉換列V2，並添加一個新列：

df = pd.read_csv('test1.csv') 
for index, row in df.iterrows(): 
    v4 = myFunction.classify(row['v2']) 
    row['v4'] = v4 
    row.append(v4) 

然而，行row.append(v4)不起作用。將v4追加到每一行的正確方法是什麼？謝謝！

目前，DF的樣子：

v1  v2 v3 result 
0 12  Dog 31  0 
1 34 Frog 4  1 
2 32 Snake 5  1 
3 7  Cat 2  0 

，並預期新的DF應該是：

v1  v2 v3 result v4 
0 12  Dog 31  0 Mammal 
1 34 Eagle 4  1 Bird 
2 32 Snake 5  1 Reptile 
3 7  Cat 2  0 Mammal 

Answer 1

嘗試了一些方法，我相信最好的工作之一，所以遠低於：

df['v4'] = df['v2'].apply(myFunction.classify) 

Answer 2

你的函數可以接受一列和輸出列？如果是這樣，你不需要遍歷你的df。只需傳入一列並將輸出分配給v4。

v4 = myFunction.classify(df['v2']) 
df['v4'] = v4 

如果你的函數需要單獨輸入，那麼首先創建列'v4'，然後替換你迭代的值。再一次，你不需要在這裏追加。

單個輸入案例中的另一個選擇是使用python內置map（）將函數應用於df ['v2']的整個列，然後如上所述分配輸出。

df['v4'] = map(myFunction.classify, df['v2'])