如何在Python

Question

我正在尝试使用我的代码进行pythonic，但无法弄清楚该怎么做：

dfSort.assign(i+5=pd.Series(dfWork))

其中dfSort是Dataframe，pd是pandas导入。当然i+5是一个表达式，因此不能作为列名传递。但我想在代码中动态分配列名（称为i+5）。否则，这样做的唯一方法是（这可能会很麻烦）：

if (i+5)== 5:
    dfSort =  dfSort.assign(a=pd.Series(dfWork, index=dfSort.index.values))

elif (i+5)==6:
    dfSort =  dfSort.assign(b=pd.Series(dfWork, index=dfSort.index.values))

elif (i+5)==7:   
    dfSort =  dfSort.assign(c=pd.Series(dfWork, index=dfSort.index.values))

elif (i+5)==8:   
    dfSort =  dfSort.assign(d=pd.Series(dfWork, index=dfSort.index.values))

有没有办法像没有if语句的第一个代码块那样做？

这不起作用：

Colname = {5: 'a',6 : 'b', 7 : 'c', 8 : 'd'}   
dfSort =  dfSort.assign(Colname[i+5]=pd.Series(dfWork) ) 

Answer 1

如果dfWork是pd.Series类型，那么您可以使用字典解包，正如Ashwini所提到的那样：

Colname = {5: 'a',6 : 'b', 7 : 'c', 8 : 'd'}  
i = ... # an integer

dfSort = dfSort.assign(**{ Colname[i + 5] : pd.Series(dfWork, index=dfSort.index.values) }) 

演示：

In [625]: df
Out[625]: 
   0  1  2
0  1  3  4
1  2  4  5
2  3  5  6

In [627]: df.assign(**{Colname[i + 5] : pd.Series(['a', 'b', 'c'], index=df.index.values)})
Out[627]: 
   0  1  2  b
0  1  3  4  a
1  2  4  5  b
2  3  5  6  c

您可以传递包含多个k：v对的字典，并同时为多个列执行分配。