pandas DataFrame 指定列数据处理与新增列方法

苏见山

发布时间：2026-10-13 | 2人浏览过

原创

本文介绍在 pandas DataFrame 中对指定列进行逻辑处理并生成新列或覆盖原值的方法。通过 df.apply 结合 lambda 函数，可实现按行处理数据。示例展示了如何根据列内容匹配特定关键词，利用正则表达式判断条件并赋值，适用于自动化测试分类等场景。

pandas DataFrame 指定列数据处理与新增列方法

背景：在处理 DataFrame 数据时，通常需要对某一特定列执行逻辑运算，从而生成一个新的列，或者直接覆盖该列原有的数值。

下文示例中涉及的 df 变量均为 pandas.DataFrame 类型的数据对象。

增加新列或更改某列的值

1、增加新列，或更改某列的值


df["列名"]=值

若赋值为固定的单一数值，则 DataFrame 中该列的所有行数据均会被统一设置为该值。

按行处理某列数据的实现细节

2、处理某列


df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1)

说明：

1、方法名需为独立的函数定义，用于处理传入的参数 x 数据。

2、x 代表 DataFrame 中的每一行数据，作为方法的第一个入参；可以通过【x.列名】的方式获取该行中指定列的数据。

3、入参2等为方法所需的其他参数，若无需其他参数则可省略不写。

4、设置 axis=1，表示每次选取一行数据进行计算处理，即按行方向进行操作。

例子如下：

根据列 title 是否包含特定词汇，向新列赋值 1 或 0。


bugInfo['IntegrationTest'] = bugInfo.apply(lambda x: self.bug_rule(x, "IntegrationTest"), axis = 1)
 
def bug_rule(self, frame, type): # 处理列表中的数据，更新到sql数据库中
  result = "0"
  if type == "SmokeTest": # 冒烟测试
    if re.search("^\[冒烟\]|\[冒烟测试\]|【冒烟】|【冒烟测试】", frame["title"]):
      result = "1"
  elif type == "InterfaceTest": # 接口测试
    if re.search("^\[接口\]|\[接口测试\]|【接口】|【接口测试】", frame["title"]):
      result = "1"
  elif type == "IntegrationTest": # 集成测试
    if self.IntegrationTime != "" and self.IntegrationTime == frame["created_time"]:
      result = "1"
  return result

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