Python 3.6.1中遍历字符串列表批量生成DataFrame净变化列求助

嗨，我来帮你搞定这个批量生成新列的问题～

首先咱们先看看你原来代码里的问题：

• 你写错了变量名：root_vars_[i]应该直接用循环变量i就行，因为root_vars是字符串列表，循环里的i已经是每个根变量（比如'x'、'y'）了，不需要用索引去取；
• 字符串格式化的位置错了：%操作符得紧跟在要格式化的字符串后面，不能放在整行末尾，不然Python没法正确替换占位符。

修正后的循环写法（两种可选） #

方法1：用Python 3.6+支持的f-string（推荐，更直观）

root_vars = ['x', 'y', 'z']
for var in root_vars:
    df[f'{var}_net'] = df[f'{var}_in'] - df[f'{var}_out']

方法2：用传统的%格式化字符串

root_vars = ['x', 'y', 'z']
for var in root_vars:
    df['%s_net' % var] = df['%s_in' % var] - df['%s_out' % var]

更简洁的批量写法（Pandas风格） #

如果想更高效地一次性生成所有新列，可以用字典推导式配合df.assign()，代码更紧凑：

root_vars = ['x', 'y', 'z']
df = df.assign(**{f'{var}_net': df[f'{var}_in'] - df[f'{var}_out'] for var in root_vars})

这样不管你要生成15个还是更多新列，只要把根变量加到root_vars列表里就行，完全不用手动重复写代码啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maia