介绍
Python是一种简单易学、功能强大的高级编程语言，被广泛应用于数据分析、人工智能等领域。在数据分析中，常常需要对数据进行处理和计算。本文将介绍如何使用Python在数据表中增加一列数据来计算年龄。
获取数据
首先，我们需要获取数据。可以从数据库、Excel文件或者CSV文件中读取数据，并将其存储为数据表的形式。在Python中，可以使用pandas库来处理数据表。使用pandas库的read_csv()函数可以从CSV文件中读取数据。例如，我们可以使用以下代码读取名为"data.csv"的文件：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
一旦我们成功读取了数据表，我们可以使用head()函数来查看数据表的前几行，以确保数据被正确读取：
print(data.head())
计算年龄
接下来，我们将使用已有的数据来计算每个人的年龄，并将其作为新的一列添加到数据表中。我们可以使用datetime库来处理日期和时间。我们假设数据表中的列名为"birth_date"，并且日期格式为"YYYY-MM-DD"。以下是计算年龄并添加到数据表的代码：
from datetime import datetime
now = datetime.now()
data["birth_date"] = pd.to_datetime(data["birth_date"])
data["age"] = now.year - data["birth_date"].dt.year
这段代码将当前日期存储在变量now中，并将"birth_date"列中的日期转换为datetime格式。然后，我们可以通过当前年份减去出生年份来计算年龄，并将结果添加到名为"age"的新列中。
完成上述步骤后，我们可以使用head()函数再次查看数据表，以确保新的一列已成功添加：
print(data.head())
以上是使用Python在数据表中增加一列数据来计算年龄的简单示例。通过掌握这个方法，我们可以更方便地处理和分析数据表中的数据。
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