如何在pandas数据透视表中添加列(多列)

在pandas数据透视表中添加列（多列），可以通过以下步骤实现：

首先，创建一个数据透视表。使用pandas的pivot_table函数可以方便地创建数据透视表。该函数的参数包括要进行分组的列、要进行聚合的列以及聚合函数等。
在创建数据透视表后，可以使用assign函数来添加新的列。assign函数可以接受一个或多个列名和相应的值，将它们添加到数据透视表中。

下面是一个示例代码，演示如何在pandas数据透视表中添加列（多列）：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Name', columns='Category', aggfunc='sum')

# 在数据透视表中添加新列
pivot_table = pivot_table.assign(Sum=pivot_table.sum(axis=1), Average=pivot_table.mean(axis=1))

# 打印结果
print(pivot_table)

在上述示例中，我们首先创建了一个示例数据集df。然后，使用pivot_table函数创建了一个数据透视表pivot_table，按照Name列进行分组，以Category列为列名，对Value列进行求和。接着，使用assign函数添加了两列Sum和Average，分别计算了每行的总和和平均值。最后，打印了结果。

这是一个简单的示例，实际应用中可以根据具体需求进行更复杂的操作。关于pandas的数据透视表和相关操作，可以参考腾讯云的产品文档：pandas数据透视表。