将多个函数输出分配给python中pandas dataframe中的单独列

将多个函数输出分配给Python中Pandas DataFrame中的单独列可以通过使用apply()函数结合匿名函数来实现。下面是完善且全面的答案：

在Python中，Pandas是一个强大的数据分析库，提供了DataFrame数据结构来处理和分析数据。当我们需要将多个函数的输出结果分配给DataFrame中的单独列时，可以使用apply()函数。

apply()函数可以将一个函数应用于DataFrame的每一行或每一列，并返回一个新的Series对象。我们可以通过定义一个匿名函数来实现对多个函数的调用，并将结果分配给DataFrame中的单独列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义多个函数
def func1(x):
    return x * 2

def func2(x):
    return x + 10

# 使用apply()函数将多个函数的输出分配给单独列
df['C'] = df['A'].apply(lambda x: func1(x))
df['D'] = df['B'].apply(lambda x: func2(x))

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A   B   C   D
0  1  10   2  20
1  2  20   4  30
2  3  30   6  40
3  4  40   8  50
4  5  50  10  60

在上面的示例中，我们定义了两个函数func1()和func2()，分别将输入参数乘以2和加上10。然后，我们使用apply()函数将这两个函数应用于DataFrame的列'A'和列'B'，并将结果分配给新的列'C'和列'D'。

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