在pandas DataFrame中添加根据现有列和API调用计算出的列

，可以通过以下步骤实现：

首先，导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import requests

创建一个包含现有列的DataFrame：

df = pd.DataFrame({'列1': [值1, 值2, 值3, ...],
                   '列2': [值1, 值2, 值3, ...],
                   ...
                   '列n': [值1, 值2, 值3, ...]})

使用API调用获取计算所需的数据。这里假设要使用一个名为api_call的API来获取计算所需的数据，可以使用requests库发送HTTP请求并解析响应：

response = requests.get(api_call)
data = response.json()

从获取的数据中提取所需的值，例如假设API响应的JSON数据中包含一个名为计算列的字段，可以使用以下方式提取：

computed_column = data['计算列']

将计算列添加到DataFrame中，可以使用以下方式：

df['计算列'] = computed_column

完整的代码示例：

import pandas as pd
import requests

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'列1': [值1, 值2, 值3, ...],
                   '列2': [值1, 值2, 值3, ...],
                   ...
                   '列n': [值1, 值2, 值3, ...]})

# API调用
response = requests.get(api_call)
data = response.json()

# 提取计算列
computed_column = data['计算列']

# 添加计算列到DataFrame中
df['计算列'] = computed_column

这样，通过API调用获取的计算列数据将添加到原有的DataFrame中。注意，具体的API调用和数据提取步骤需要根据实际情况进行修改和调整。