如何在pandas数据框中的多个其他列的值的基础上添加两个新列？

在pandas数据框中，可以使用多种方法在多个其他列的值的基础上添加两个新列。以下是一种常见的方法：

1. 首先，导入pandas库并创建一个示例数据框：

import pandas as pd

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

1. 接下来，使用pandas的apply函数和lambda表达式来添加新列。假设我们想要在列A和列B的基础上添加两个新列D和E，其中D等于A + B，E等于A - B。可以使用以下代码实现：

df['D'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)
df['E'] = df.apply(lambda row: row['A'] - row['B'], axis=1)

1. 现在，数据框df将包含两个新列D和E，它们是根据列A和列B的值计算得出的。可以通过打印数据框来验证结果：

print(df)

输出结果如下：

   A  B  C  D  E
0  1  4  7  5 -3
1  2  5  8  7 -3
2  3  6  9  9 -3

在这个例子中，我们使用了lambda表达式来定义计算新列的函数，并使用apply函数将该函数应用于每一行。通过指定axis=1，我们确保函数在行的级别上进行计算。

需要注意的是，以上方法适用于在数据框中添加任意数量的新列，只需根据需要定义相应的计算函数即可。

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