为pandas dataframe中的每个现有变量从行创建新变量

，可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。

首先，我们需要使用apply函数遍历每一行，并对每一行进行操作。然后，使用lambda表达式来创建新的变量，将每一行的值作为输入，并返回新的变量值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用apply函数和lambda表达式创建新变量
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C
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'A'和'B'两个变量的dataframe。然后，使用apply函数和lambda表达式创建了一个新的变量'C'，该变量的值为每一行中'A'和'B'两个变量的和。

这种方法可以用于任何需要根据行数据创建新变量的情况，例如计算平均值、最大值、最小值等等。根据具体的需求，可以使用不同的lambda表达式来实现不同的操作。

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