如何将计算结果添加到dataframe中的新列？

将计算结果添加到DataFrame中的新列可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了所需的库，例如pandas。
2. 创建一个DataFrame对象，可以通过读取文件、从数据库中查询或手动创建来获取数据。
3. 定义一个函数或使用现有的函数来进行计算。这个函数可以接受DataFrame的一行或多行作为输入，并返回计算结果。
4. 使用DataFrame的apply方法，将函数应用于DataFrame的某一列或多列。这将返回一个包含计算结果的Series对象。
5. 将计算结果的Series对象分配给DataFrame的新列。可以使用以下语法：df['新列名'] = 计算结果的Series对象。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 定义一个计算函数，将列A和列B相加
def add_columns(row):
    return row['A'] + row['B']

# 使用apply方法将函数应用于DataFrame的两列，并返回计算结果的Series对象
result = df.apply(add_columns, axis=1)

# 将计算结果的Series对象分配给DataFrame的新列
df['C'] = result

# 打印DataFrame
print(df)

这将输出以下结果：

   A   B   C
0  1  10  11
1  2  20  22
2  3  30  33
3  4  40  44
4  5  50  55

在这个示例中，我们创建了一个包含两列的DataFrame，然后定义了一个将两列相加的计算函数。使用apply方法将函数应用于DataFrame的两列，并将计算结果的Series对象分配给新列C。最后，打印出更新后的DataFrame。

请注意，这只是一个示例，你可以根据实际需求定义不同的计算函数和应用方式。