有没有办法使用apply()在pandas dataframe中创建两列？

在Pandas DataFrame中使用apply()方法可以创建两列。apply()方法是一种在DataFrame的每一行或每一列上应用自定义函数的方式。

要在DataFrame中创建两列，可以使用apply()方法结合lambda函数。lambda函数是一种匿名函数，可以在一行代码中定义和使用。

下面是一个示例代码，展示如何使用apply()方法在Pandas DataFrame中创建两列：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply()方法创建两列
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)
df['D'] = df.apply(lambda row: row['A'] * row['B'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将会输出以下结果：

   A   B   C   D
0  1   6   7   6
1  2   7   9  14
2  3   8  11  24
3  4   9  13  36
4  5  10  15  50

在这个示例中，我们使用了lambda函数来定义两个自定义函数，分别用于计算两列的值。然后，我们使用apply()方法将这两个函数应用到DataFrame的每一行上，分别创建了两列'C'和'D'。

需要注意的是，apply()方法的axis参数用于指定应用函数的方向。当axis=1时，表示按行应用函数；当axis=0时，表示按列应用函数。

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