为数据帧的每一行计算新值的pandas方法是什么？

为数据帧的每一行计算新值的pandas方法是apply()。

apply()方法是pandas库中的一个函数，用于对数据帧的每一行（或每一列）应用自定义的函数进行计算，并返回计算结果。通过apply()方法，可以对数据帧中的每个元素进行逐个处理，从而实现对每一行进行新值的计算。

使用apply()方法时，需要传入一个自定义的函数作为参数，该函数将被应用于数据帧的每一行。这个自定义函数可以是一个lambda函数或一个普通的函数。在函数中，可以使用数据帧的列名或索引来访问每个元素，并进行相应的计算操作。

以下是一个示例代码，展示了如何使用apply()方法对数据帧的每一行进行计算：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个自定义函数，用于计算每一行的和
def row_sum(row):
    return row['A'] + row['B']

# 使用apply()方法对每一行应用自定义函数进行计算
df['Sum'] = df.apply(row_sum, axis=1)

print(df)

输出结果为：

   A  B  Sum
0  1  4    5
1  2  5    7
2  3  6    9

在这个示例中，我们创建了一个包含两列的数据帧，并定义了一个自定义函数row_sum()，用于计算每一行的和。然后，我们使用apply()方法将该函数应用于数据帧的每一行，并将计算结果存储在新的一列Sum中。

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