Pandas zuweisen mit neuen Spaltennamen als String

Question

Ich entdeckte vor kurzem Pandas "assign" method, die ich sehr elegant finde. Mein Problem ist, dass der Name der neuen Spalte als Schlüsselwort zugewiesen ist, also keine Leerzeichen oder Bindestriche enthalten darf.

df = DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': np.random.randn(10)}) 
df.assign(ln_A = lambda x: np.log(x.A)) 
     A   B  ln_A 
0 1 0.426905 0.000000 
1 2 -0.780949 0.693147 
2 3 -0.418711 1.098612 
3 4 -0.269708 1.386294 
4 5 -0.274002 1.609438 
5 6 -0.500792 1.791759 
6 7 1.649697 1.945910 
7 8 -1.495604 2.079442 
8 9 0.549296 2.197225 
9 10 -0.758542 2.302585 

aber was, wenn ich die neue Spalte "ln (A)" zum Beispiel benennen möchte? Zum Beispiel

df.assign(ln(A) = lambda x: np.log(x.A)) 
df.assign("ln(A)" = lambda x: np.log(x.A)) 


File "<ipython-input-7-de0da86dce68>", line 1 
df.assign(ln(A) = lambda x: np.log(x.A)) 
SyntaxError: keyword can't be an expression 

Ich weiß, ich könnte die Spalte direkt nach dem .assign Anruf umbenennen, aber ich möchte mehr über diese Methode und ihre Syntax verstehen.

Answer 1

Sie können die Keyword-Argumente assign als Wörterbuch übergeben, etwa so:

kwargs = {"ln(A)" : lambda x: np.log(x.A)} 
df.assign(**kwargs) 

    A   B  ln(A) 
0 1 0.500033 0.000000 
1 2 -0.392229 0.693147 
2 3 0.385512 1.098612 
3 4 -0.029816 1.386294 
4 5 -2.386748 1.609438 
5 6 -1.828487 1.791759 
6 7 0.096117 1.945910 
7 8 -2.867469 2.079442 
8 9 -0.731787 2.197225 
9 10 -0.686110 2.302585 

Answer 2

assign erwartet eine Reihe von Schlüsselwortargumenten. Es wird wiederum Spalten mit den Namen der Schlüsselwörter zuordnen. Das ist praktisch, aber Sie können keinen Ausdruck als Schlüsselwort übergeben. Dies wird durch @EdChum in den Kommentaren formulierte mit diesem link

Verwendung insert statt für Inplace Transformation

df.insert(2, 'ln(A)', np.log(df.A)) 
df 

---

Verwendung concat wenn Sie nicht wollen, Inplace

pd.concat([df, np.log(df.A).rename('log(A)')], axis=1)