如何在python中循环多个子集，执行操作，并将结果返回到原始数据帧？

在Python中循环多个子集并将结果返回到原始数据帧，可以使用循环结构和数据框操作来实现。下面是一个示例代码，演示了如何在Python中实现这个功能：

import pandas as pd

# 原始数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 子集列表
subsets = [df['A'], df['B']]

# 创建一个新的数据框用于存储结果
result_df = pd.DataFrame()

# 循环遍历子集列表
for subset in subsets:
    # 执行操作，这里以求平方为例
    subset_squared = subset ** 2
    
    # 将结果添加到结果数据框中
    result_df = pd.concat([result_df, subset_squared], axis=1)

# 将结果数据框与原始数据框合并
result_df = pd.concat([df, result_df], axis=1)

# 打印结果数据框
print(result_df)

这段代码首先创建了一个原始数据框 df，然后定义了一个子集列表 subsets，其中包含了需要循环处理的子集。接下来，创建一个空的结果数据框 result_df，用于存储处理后的结果。

然后，使用循环结构遍历子集列表，对每个子集执行所需的操作。在这个示例中，我们对每个子集进行了平方操作，可以根据实际需求进行修改。

在每次循环中，将处理后的子集结果添加到结果数据框 result_df 中，使用 pd.concat() 函数进行合并。

最后，将结果数据框 result_df 与原始数据框 df 进行合并，得到包含处理结果的最终数据框。

以上是一个简单的示例，你可以根据具体需求进行修改和扩展。在实际应用中，可以根据不同的子集执行不同的操作，并将结果返回到原始数据框中。

关于Python中的循环和数据框操作，你可以参考以下腾讯云相关产品和文档：