可以通过以下步骤实现:
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})
# 数据帧列表
data_frames = [df1, df2, df3]
# 定义函数来添加新列
def add_new_column(df):
df['C'] = df['A'] + df['B']
# 循环遍历每个数据帧并调用函数
for df in data_frames:
add_new_column(df)
# 打印结果
for df in data_frames:
print(df)
这个例子中,我们创建了三个数据帧df1、df2和df3。然后,我们定义了一个函数add_new_column,该函数将新列C添加到数据帧中,该列是A列和B列的和。最后,我们使用for循环遍历每个数据帧,并调用add_new_column函数来添加新列。最后,我们打印每个数据帧以查看结果。
这种方法可以用于任意数量的数据帧,并且可以根据需要自定义添加的新列的逻辑。
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