如何评估pandas数据帧中一行的所有值并写入到新列中

在评估pandas数据帧中一行的所有值并写入到新列中时，可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。

首先，使用apply函数遍历数据帧的每一行，然后使用lambda表达式对每一行进行处理。在lambda表达式中，可以使用row.values来获取当前行的所有值，然后进行评估或处理操作。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 定义评估函数，将每一行的值相加
def evaluate_row(row):
    return sum(row.values)

# 使用apply函数和lambda表达式将评估结果写入新列
df['Sum'] = df.apply(lambda row: evaluate_row(row), axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   A  B  C  Sum
0  1  4  7   12
1  2  5  8   15
2  3  6  9   18

在这个例子中，我们创建了一个包含三列的数据帧。然后定义了一个评估函数evaluate_row，该函数接收一行数据作为输入，并返回该行所有值的和。接下来，使用apply函数和lambda表达式将评估结果写入新列Sum中，最后打印整个数据帧。

这种方法可以用于评估一行数据中的任意操作，并将结果写入新列中。根据具体需求，可以自定义评估函数来实现不同的操作。

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