Цепочка нового столбца в Pandas

Метод assign возвращает новую таблицу с дополнительным столбцом, а исходная остаётся без изменений. Имя нового поля задают только в коде вызова, как именованный аргумент.

Соберём таблицу товаров и подряд добавим два столбца через метод assign:

import pandas as pd

data = {
	'item': ['Pen', 'Book'],
	'price': [10, 25],
}
shop = pd.DataFrame(data)
extended = shop.assign(
	total=shop['price'] * 2
).assign(fee=1)
print(list(shop.columns))
print(extended)

Первый вывод показывает, что у shop по-прежнему два столбца. Во второй таблице появились поля total и fee без изменения исходного объекта.

Создайте таблицу с оценками 3, 4 и 5 в столбце grade. Получите новую таблицу, где рядом лежит столбец bonus с числами на 10 больше каждой оценки, и выведите её.

Соберите таблицу с часами работы 6, 8 и 7 в столбце hours. Покажите копию с дополнительным столбцом double, где каждое значение удвоено.

Из таблицы с расстояниями до городов в километрах получите новую таблицу со столбцом miles, равным половине каждого расстояния, и выведите результат.