如何在DataFrame中的每一行上运行函数并将结果追加到新的DataFrame

在DataFrame中的每一行上运行函数并将结果追加到新的DataFrame，可以通过apply函数实现。

apply函数是pandas库中的一个函数，用于在DataFrame的行或列上应用自定义函数。它可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于DataFrame的每一行或每一列。

下面是一个示例代码，演示如何在DataFrame的每一行上运行函数并将结果追加到新的DataFrame：

import pandas as pd

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

# 定义一个自定义函数，用于对每一行进行操作
def my_function(row):
    # 在这里编写你的逻辑代码，对每一行进行操作，并返回结果
    result = row['A'] + row['B']
    return result

# 使用apply函数在每一行上应用自定义函数，并将结果追加到新的DataFrame
new_df = pd.DataFrame()
new_df['C'] = df.apply(my_function, axis=1)

# 打印新的DataFrame
print(new_df)

在上面的示例中，首先创建了一个示例DataFrame df，包含两列A和B。然后定义了一个自定义函数my_function，用于对每一行进行操作，这里的操作是将列A和列B的值相加。接下来使用apply函数在每一行上应用自定义函数，并将结果追加到新的DataFrame new_df中。最后打印出新的DataFrame。

这个方法可以适用于各种复杂的操作，只需要在自定义函数中编写相应的逻辑代码即可。同时，pandas库提供了丰富的功能和方法，可以满足大部分数据处理和分析的需求。

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