如何在Pandas中添加提供行聚合但保持数据帧形状的计算列

在Pandas中，可以使用apply函数来添加提供行聚合但保持数据帧形状的计算列。apply函数可以接受一个自定义的函数作为参数，并将该函数应用于数据帧的每一行或每一列。

以下是在Pandas中添加提供行聚合但保持数据帧形状的计算列的步骤：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个示例数据帧：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 定义一个自定义函数，该函数将应用于每一行，并返回聚合结果：

def aggregate_row(row):
    return row.sum()

1. 使用apply函数将自定义函数应用于数据帧的每一行，并将结果存储在新的计算列中：

df['D'] = df.apply(aggregate_row, axis=1)

在上述代码中，axis=1参数表示将函数应用于每一行。如果要将函数应用于每一列，则可以将axis参数设置为0。

最终，数据帧df将包含一个名为'D'的新计算列，其中每个元素是对应行的聚合结果。

Pandas是一个功能强大的数据分析库，适用于数据清洗、数据处理、数据分析等各种任务。它提供了丰富的数据结构和函数，使得数据操作变得简单高效。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中包括云服务器、云数据库、云存储等。您可以通过访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多关于腾讯云的信息和产品介绍。