中的两列应用函数时，如何保留pandas数据帧的其他列

在使用pandas数据帧时，如果我们想要应用函数到特定的两列，并且保留数据帧的其他列，可以使用以下方法：

1. 使用apply函数：可以通过apply函数将自定义函数应用到指定的两列上，并使用axis=1参数指定按行操作。然后，我们可以使用lambda表达式来定义我们的函数，该函数接收一行数据作为输入，并返回处理后的结果。在lambda函数中，我们可以访问其他列的值，并将它们添加到结果中。

df['新列'] = df.apply(lambda row: 自定义函数(row['列1'], row['列2']), axis=1)

在上述代码中，df是我们的数据帧，新列是我们想要添加的新列的名称，列1和列2是我们想要应用函数的两列的名称，自定义函数是我们自己定义的函数，用于处理这两列的值。

1. 使用assign函数：assign函数可以用于在数据帧上添加新列，并使用lambda表达式来定义我们的函数。在lambda函数中，我们可以访问其他列的值，并将它们添加到结果中。

df = df.assign(新列=lambda x: 自定义函数(x['列1'], x['列2']))

在上述代码中，df是我们的数据帧，新列是我们想要添加的新列的名称，列1和列2是我们想要应用函数的两列的名称，自定义函数是我们自己定义的函数，用于处理这两列的值。

需要注意的是，以上两种方法都会创建一个新的数据帧，其中包含原始数据帧的所有列以及新添加的列。如果我们想要保留原始数据帧，并在原始数据帧上添加新列，可以使用inplace=True参数。

对于pandas数据帧的其他列，我们可以直接通过列名进行访问和操作，例如df['其他列名']。这样可以保持其他列的不变性。

以上是关于如何在应用函数到两列时保留pandas数据帧的其他列的方法。希望对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。