基础知识：

众所周知，pandas中我们对dataframe的列的添加都是在原始的dataframe表格进行体现了，但是如果此时我们并不希望列的增加体现在原数据中呢，此时就有一个方法，df.assign()

用法表达式：user_info.assign(新列=88) ----user_info为此例子中使用的dataframe名称。

再来介绍下np.where() ，这个方法是实现根据数组中一列数据生成一列衍生变量的功能。

那么现在就有想法了吧，为什么np.where()会和df.assign() 搭配。

np.where(user_info.性别=="男",1,0)----根据dataframe中性别列是否为男生成一列1和0的布尔值的array，是的，这个结果返回的是array。

user_info["sex"]=np.where(user_info.性别=="男",1,0) 此时user_info就会出现新的一列叫做sex，里面有1和0

此时不禁会想，也许在后面我们在算法中学到的lable encode让你抓头的时候，使用这个方法也未必不行。

那么到此时，来实现我们的一个梦想吧，添加一列新的衍生变量到一个新的dataframe中。

1. sex=np.where(user_info.性别=="男",1,0)

2. user_info.assign(Sex=sex)