为什么不能分配多个与原始pandas df中名称不同的列呢？

在pandas中，不能直接分配多个与原始DataFrame中名称不同的列，是因为pandas会根据列名来进行数据的对齐和赋值操作。如果分配的列名与原始DataFrame中的列名不同，pandas无法确定如何对齐数据，因此会引发错误。

为了解决这个问题，可以使用以下方法之一：

1. 使用原始DataFrame的列名进行分配：可以通过重新命名原始DataFrame的列名，使其与要分配的列名相匹配，然后进行分配操作。
2. 使用assign()方法进行分配：可以使用assign()方法创建一个新的DataFrame，并在其中分配新的列。这样可以避免直接修改原始DataFrame，同时可以分配多个与原始DataFrame中名称不同的列。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 重新命名列名并分配新列
df.columns = ['C', 'D']
df['E'] = [7, 8, 9]

# 使用assign()方法进行分配
new_df = df.assign(F=[10, 11, 12], G=[13, 14, 15])

print(new_df)

输出结果：

   C  D  E   F   G
0  1  4  7  10  13
1  2  5  8  11  14
2  3  6  9  12  15

在这个例子中，我们首先重新命名了原始DataFrame的列名为'C'和'D'，然后分配了新的列'E'。接下来，使用assign()方法分配了两个新的列'F'和'G'，它们的列名与原始DataFrame中的列名不同。

需要注意的是，以上方法只是解决了不能直接分配多个与原始DataFrame中名称不同的列的问题，具体的应用场景和推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址需要根据实际情况进行选择和提供。