基于行值向pandas df添加多列

是指在使用Python的pandas库进行数据处理时，向一个DataFrame对象中添加多个新的列，这些新的列的值是根据已有的行值计算得出的。

在pandas中，可以使用assign()方法来实现向DataFrame中添加新列的操作。该方法可以接受一个或多个关键字参数，每个参数的值可以是一个标量、一个Series对象或一个可调用对象，用于计算新列的值。

下面是一个示例代码，演示了如何基于行值向pandas DataFrame添加多列：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个计算新列的函数
def calculate_new_column(row):
    return row['A'] + row['B']

# 使用assign()方法添加新列
df = df.assign(C=df['A'] * 2, D=df.apply(calculate_new_column, axis=1))

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A   B   C   D
0  1   6   2   7
1  2   7   4   9
2  3   8   6  11
3  4   9   8  13
4  5  10  10  15

在上述示例中，我们首先创建了一个包含'A'和'B'两列的DataFrame对象。然后，我们定义了一个计算新列值的函数calculate_new_column()，该函数接受一个行对象作为参数，并返回计算得出的新列值。接下来，我们使用assign()方法向DataFrame中添加两个新列，分别是'C'和'D'，它们的值分别是原始数据列'A'的两倍和通过调用calculate_new_column()函数计算得出的值。

需要注意的是，assign()方法返回一个新的DataFrame对象，原始的DataFrame对象并没有被修改。因此，我们需要将返回的新DataFrame对象赋值给原始的df变量，以便后续的操作使用。

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