在pandas中的Dataframe中插入多个新列，这些列的值基于另一列

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入pandas库并读取数据到Dataframe中：

import pandas as pd

# 读取数据到Dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 接下来，定义一个函数来计算新列的值，该函数将基于另一列的值进行计算。例如，假设我们要将列A的值乘以2作为新列B的值：

def calculate_new_column_value(row):
    return row['A'] * 2

1. 使用apply方法将函数应用于Dataframe的每一行，并将结果存储在新列中。可以使用lambda函数来简化操作：

df['B'] = df.apply(lambda row: calculate_new_column_value(row), axis=1)

1. 如果需要插入多个新列，可以按照上述步骤重复操作。例如，假设我们还要将列A的值加上10作为新列C的值：

df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + 10, axis=1)

至此，我们已经成功在Dataframe中插入了多个新列，这些列的值基于另一列的值进行计算。

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