pandas:添加从行和合作伙伴行计算的新列

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，特别适用于处理结构化数据。在pandas中，可以通过添加新列来进行行和合作伙伴行的计算。

要添加从行和合作伙伴行计算的新列，可以使用pandas的apply函数结合lambda表达式来实现。apply函数可以对DataFrame的每一行或每一列应用指定的函数，而lambda表达式可以定义简洁的匿名函数。

下面是一个示例代码，演示如何使用pandas添加从行和合作伙伴行计算的新列：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加新列'C'，计算每一行的和
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)

print(df)

输出结果如下：

   A   B   C
0  1   6   7
1  2   7   9
2  3   8  11
3  4   9  13
4  5  10  15

在这个示例中，我们创建了一个包含'A'和'B'两列的DataFrame。然后，通过使用apply函数和lambda表达式，我们定义了一个计算每一行'A'和'B'之和的函数，并将结果存储在新列'C'中。

需要注意的是，axis参数的取值为1表示按行应用函数，即对每一行进行计算。如果要对每一列进行计算，可以将axis参数的取值改为0。

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