使用Pandas将数据帧中的多列转换为两个新列

可以通过以下步骤实现：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建数据帧：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用Pandas的apply函数和lambda表达式将多列转换为两个新列：

df[['New1', 'New2']] = df.apply(lambda row: pd.Series([row['A'] + row['B'], row['B'] - row['C']]), axis=1)

这里，apply函数将每一行的'A'、'B'、'C'列的值作为输入，通过lambda表达式计算得到新的两列值，并使用pd.Series将其转换为Series对象，最后通过df[['New1', 'New2']]将新列添加到数据帧中。

1. 打印转换后的数据帧：

print(df)

输出结果：

   A   B   C  New1  New2
0  1   6  11     7    -5
1  2   7  12     9    -5
2  3   8  13    11    -5
3  4   9  14    13    -5
4  5  10  15    15    -5

这样，我们成功地将数据帧中的多列转换为了两个新列。其中，'New1'列的值为'A'列和'B'列的和，'New2'列的值为'B'列和'C'列的差。这个方法可以用于对数据进行各种复杂的转换和计算，非常灵活。

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