以最快的速度和最少的代码向dataframe创建100个新列的最佳实践是什么？

以最快的速度和最少的代码向dataframe创建100个新列的最佳实践是使用循环和apply函数结合。

首先，创建一个包含100个新列的列表，可以使用列表推导式来快速生成：

new_columns = ['new_column{}'.format(i) for i in range(100)]

然后，使用循环遍历新列列表，并使用apply函数将自定义函数应用于每一列。在自定义函数中，可以使用pandas的内置函数或自定义逻辑来填充新列的值。例如，以下示例使用循环和apply函数将每个新列填充为原始dataframe的平方值：

import pandas as pd

# 假设原始dataframe为df
df = pd.DataFrame()

# 创建新列列表
new_columns = ['new_column{}'.format(i) for i in range(100)]

# 定义自定义函数来填充新列的值
def fill_new_column(row):
    return row['original_column'] ** 2

# 使用循环和apply函数创建新列
for column in new_columns:
    df[column] = df.apply(fill_new_column, axis=1)

# 打印结果
print(df)

这种方法的优势在于使用循环和apply函数的组合，可以快速创建多个新列，并且代码量相对较少。同时，通过自定义函数，可以根据实际需求对新列进行灵活的填充操作。

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