如何不使用Pandas或聚合函数为DataFrame新增存储字符串长度的列？

如果你不想用Pandas的apply、agg这类聚合/内置函数，完全可以用你已经掌握的列表循环逻辑来处理，步骤如下：

1. 将Pandas DataFrame转换为列表字典格式
2. 用你写好的循环给每个字典新增字符串长度列
3. 再把处理后的列表字典转回DataFrame

示例代码 #

import pandas as pd

# 初始DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': ['abc', 'defgh', 'ijklmnop', 'qrs']})

# 转成列表字典
data = df.to_dict('records')

# 你的原有循环逻辑，新增长度列
for item in data:
    item['num_caracteres'] = len(item['x'])

# 转回DataFrame
new_df = pd.DataFrame(data)
print(new_df)

运行后会得到包含新增列的DataFrame，整个过程除了DataFrame和列表字典的转换，核心逻辑完全是你熟悉的循环操作，没有用到任何Pandas聚合函数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sunny Smith