本文在PANDAS库中介绍了一个非常有用的功能：分配
当我们处理数据时，有时需要根据列以后续使用来计算新列，这等效于根据已知列表获得新列。目前，分配函数非常方便。以下示例用于说明功能的使用情况。
本文是《熊猫》文章的串行系列的第21条，该系列主要分为三类：
基本零件：1-16，主要是为了引入大熊猫的基础和共同操作，例如数据创建，搜索查询，排名，缺少价值/重复处理以及其他常见数据处理操作
高级部分：第17章开始解释大熊猫的高级操作方法
比较sql，学习熊猫：比较sql和pandas的操作
分配函数只有一个参数：dataframe.assign（** kwargs）。
一些有关参数的说明：
最后，此函数的返回值是一个新的数据帧数据框，包括所有现有列和新生成的列
当调用该值时，我们可以直接在数据框上计算：
我们可以查看原始DF并发现它是相同的
操作字符串类型的数据：
您可以通过引用现有系列或序列来直接引用相同的行为：
在Python3.6+中，我们可以在同一分配中创建多个列，并且其中一个也可以取决于同一分配中定义的另一列，即中间生成的新列可以直接使用：
如果我们重新分配现有列，则将涵盖现有列值：
我们还可以使用熊猫中的应用功能来实施
生成副本，我们直接在副本上运行：
我们发现原始数据通过分配函数的操作不变，但是通过apply操作的数据已更改
最后，我模拟数据并计算每个人的BMI。
人体质量指数是BMI指数，称为物理指数，是一种用于测量人体脂肪以及是否健康的常用标准。
其中：重量单位是公斤，高度单位为m
通过上面的示例，我们发现：