pandas中的2列值-> 1列值+1列标签

在pandas中，将两列值合并为一列值和一列标签可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。

首先，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含两列值column1和column2，我们想要将它们合并为一列值和一列标签。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]})

# 使用apply函数和lambda表达式将两列值合并为一列值和一列标签
df['combined'] = df.apply(lambda row: row['column1'] + row['column2'], axis=1)
df['label'] = df.apply(lambda row: f"Value: {row['combined']}", axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   column1  column2  combined      label
0        1        4         5  Value: 5
1        2        5         7  Value: 7
2        3        6         9  Value: 9

在上述代码中，我们使用apply函数和lambda表达式来遍历DataFrame的每一行。对于每一行，我们将column1和column2的值相加，并将结果存储在新的combined列中。然后，我们使用相同的方法创建一个新的label列，其中包含了合并值的标签。

这种方法可以用于将任意两列值合并为一列值和一列标签。根据实际需求，你可以自定义lambda表达式来实现不同的合并逻辑。

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