迭代Pandas dataframe的列并创建新变量

迭代Pandas DataFrame的列并创建新变量是通过遍历DataFrame的列，并根据需要对每一列进行计算或处理，然后创建新的列来存储结果。

在Pandas中，可以使用iteritems()方法迭代DataFrame的列。这个方法返回一个包含列标签和列内容的元组。我们可以在循环中使用这些信息来访问每一列的数据，并根据需要进行操作。

以下是一个示例代码，演示如何迭代DataFrame的列并创建新变量：

import pandas as pd

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

# 创建新的列来存储结果
for column_label, column_content in df.iteritems():
    # 这里可以根据需要进行计算或处理
    new_column = column_content * 2  # 以乘2为例

    # 将新列添加到DataFrame中
    new_column_label = f'{column_label}_new'
    df[new_column_label] = new_column

# 打印结果
print(df)

上述代码中，我们通过遍历DataFrame的列，将每一列的内容乘以2，并将结果存储在新的列中，该新列的名称是原始列名加上"_new"后缀。最后，我们打印输出整个DataFrame的内容。

关于Pandas DataFrame的更多详细信息，可以参考腾讯云云服务器的相关文档：Pandas DataFrame

请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能因实际需求和数据结构而有所不同。