如何应用相同的函数和不同的输入参数在pandas数据帧中创建新列？

在pandas数据帧中，可以通过使用apply函数来应用相同的函数和不同的输入参数来创建新列。apply函数可以将一个自定义的函数应用到数据帧的每一行或每一列。

首先，我们需要定义一个函数，该函数将用于在数据帧中创建新列。这个函数可以接受一个或多个参数，这些参数可以用来进行计算、处理或转换。

然后，我们可以使用apply函数来应用这个函数。apply函数可以接受两个参数：要应用的函数和要应用的轴（行或列）。如果我们想在每一行中创建新列，可以将轴参数设置为1；如果我们想在每一列中创建新列，可以将轴参数设置为0。

下面是一个示例代码，演示如何使用apply函数在pandas数据帧中创建新列：

import pandas as pd

# 定义一个函数，该函数将用于在数据帧中创建新列
def calculate_sum(row, param1, param2):
    return row[param1] + row[param2]

# 创建一个包含示例数据的数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply函数在数据帧中创建新列
df['C'] = df.apply(calculate_sum, args=('A', 'B'), axis=1)

# 打印数据帧
print(df)

运行上述代码，将会得到以下输出：

   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

在这个例子中，我们定义了一个calculate_sum函数，该函数接受两个参数param1和param2，并返回这两个参数的和。然后，我们使用apply函数将calculate_sum函数应用到数据帧的每一行，传递参数'A'和'B'作为输入参数。新创建的列'C'将包含每一行中'A'和'B'列对应值的和。

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