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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Name 1A 1B 2A 2B 3A 3B 536A 536B ...
name1 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
name2 ........
namN ........
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does stuff
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ind pos log
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0.0 22 (992.761, 217.274, 26.6758) [1, 0, 0]
0.0 23 (998.916, 217.354, 27.
浏览 1提问于2018-07-18得票数 1
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