pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了丰富的函数和方法来处理和操作数据。当我们需要将一个函数应用于多个列,并创建多个列来存储结果时,可以使用pandas的apply函数结合lambda表达式来实现。
具体步骤如下:
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
addition = lambda x, y: x + y
df['result'] = df.apply(lambda row: addition(row['col1'], row['col2']), axis=1)
这将在数据框df中创建一个名为'result'的新列,并将函数addition应用于'col1'和'col2'列的每一行。
完整的代码示例如下:
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
addition = lambda x, y: x + y
df['result'] = df.apply(lambda row: addition(row['col1'], row['col2']), axis=1)
这样,我们就成功地将函数应用于多个列,并创建了一个新的列来存储结果。
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