使用多索引Pandas数据帧中表达式中的其他变量创建新变量

在Pandas中，可以使用多索引的数据帧来创建新变量。多索引数据帧是指具有多个层级索引的数据帧，可以通过这些索引来访问和操作数据。

要在多索引Pandas数据帧中的表达式中使用其他变量创建新变量，可以使用assign方法。assign方法允许我们在数据帧中添加新的列，并使用表达式来计算新列的值。

下面是一个示例，展示了如何使用多索引Pandas数据帧中的表达式中的其他变量创建新变量：

import pandas as pd

# 创建一个多索引数据帧
data = {
    ('A', 'x'): [1, 2, 3],
    ('A', 'y'): [4, 5, 6],
    ('B', 'x'): [7, 8, 9],
    ('B', 'y'): [10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用表达式创建新变量
df = df.assign(C=df[('A', 'x')] + df[('B', 'y')])

print(df)

输出结果为：

   A     B       C
   x  y  x   y    
0  1  4  7  10  11
1  2  5  8  11  13
2  3  6  9  12  15

在上面的示例中，我们创建了一个多索引数据帧df，然后使用assign方法创建了一个名为C的新变量。新变量C的值是通过将('A', 'x')列和('B', 'y')列相加得到的。

这种方法可以用于在多索引数据帧中根据其他变量创建新的计算列。根据具体的需求，可以使用不同的表达式和操作符来计算新变量的值。

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