使用df.apply和lambda函数向数据帧添加多列

是一种在Python中操作数据帧的常用方法。df.apply函数可以对数据帧的每一行或每一列应用一个自定义的函数，而lambda函数则是一种匿名函数，可以在一行代码中定义简单的函数逻辑。

要向数据帧添加多列，可以使用df.apply函数结合lambda函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个lambda函数，用于根据年龄计算出生年份和年龄段
add_columns = lambda row: pd.Series([2022 - row['Age'], get_age_group(row['Age'])])

# 使用df.apply函数将lambda函数应用于数据帧的每一行，并将结果添加为新的列
df[['Birth Year', 'Age Group']] = df.apply(add_columns, axis=1)

# 打印添加列后的数据帧
print(df)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含姓名和年龄的数据帧。然后，我们定义了一个lambda函数add_columns，该函数接受数据帧的每一行作为输入，并返回一个包含出生年份和年龄段的Series对象。接下来，我们使用df.apply函数将lambda函数应用于数据帧的每一行，并将结果添加为新的列。最后，我们打印添加列后的数据帧。

这种方法可以灵活地根据数据帧的每一行来计算和添加多个列。在实际应用中，可以根据具体需求定义不同的lambda函数来处理不同的列添加逻辑。

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