将非结构化数据-每行-放入新列

将非结构化数据每行放入新列，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要将非结构化数据转换为结构化数据，以便能够进行处理和分析。非结构化数据可以是文本、图像、音频等形式。
2. 对于文本数据，可以使用文本处理技术，如自然语言处理（NLP）和文本挖掘，将每行的文本进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，以提取有用的信息。
3. 对于图像和音频数据，可以使用计算机视觉和音频处理技术，如图像识别、目标检测、语音识别等，将每行的图像或音频转换为可用的特征向量。
4. 一旦将非结构化数据转换为结构化数据，可以将每行的数据放入新列。这可以通过使用编程语言和相关的数据处理库来实现，如Python中的pandas库。
5. 在pandas中，可以使用DataFrame数据结构来表示和处理表格数据。可以使用pandas的read_csv函数读取包含非结构化数据的文件，并将其转换为DataFrame对象。
6. 一旦数据加载到DataFrame中，可以使用pandas的apply函数和lambda表达式来对每行的数据进行处理，并将结果放入新列。例如，可以使用apply函数和lambda表达式来对每行的文本进行分词，并将结果放入新列。
7. 最后，可以将处理后的数据保存到文件或数据库中，以便后续的分析和使用。

总结起来，将非结构化数据每行放入新列的过程包括数据转换、特征提取、数据处理和保存等步骤。具体的实现方式可以根据具体的需求和数据类型进行选择。