每次运行函数时，Pandas都会创建新列

。Pandas是一个基于Python的数据处理和分析库，它提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地进行数据操作和分析。

在Pandas中，DataFrame是一种常用的数据结构，类似于Excel中的表格。DataFrame由行和列组成，每列可以有不同的数据类型。当我们运行函数时，可以通过创建新列来存储计算结果或者对现有列进行转换。

创建新列的方法有多种，可以使用赋值操作符（=）将计算结果赋给新列，也可以使用apply函数对每个元素进行操作并将结果存储在新列中。此外，还可以使用assign函数将新列添加到DataFrame中。

创建新列的优势在于可以方便地进行数据处理和分析。通过创建新列，我们可以将复杂的计算逻辑拆分成多个步骤，使代码更加清晰和可维护。同时，新列可以作为中间结果进行进一步的计算和分析，提高数据处理的效率和灵活性。

应用场景包括但不限于数据清洗、特征工程、数据转换和数据分析等。例如，在数据清洗过程中，我们可以创建新列来处理缺失值、异常值或者进行数据类型转换。在特征工程中，我们可以通过创建新列来提取和组合特征，以便于机器学习模型的训练和预测。

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