pandas将函数应用于多个列，并创建多个列来存储结果

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的函数和方法来处理和操作数据。当我们需要将一个函数应用于多个列，并创建多个列来存储结果时，可以使用pandas的apply函数结合lambda表达式来实现。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 创建数据框：接下来，我们需要创建一个包含多个列的数据框。可以使用以下代码创建一个示例数据框：

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
        'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 定义函数：然后，我们需要定义一个函数，该函数将被应用于多个列。可以使用lambda表达式来定义一个简单的函数，例如将两列相加：

addition = lambda x, y: x + y

1. 应用函数并创建新列：接下来，我们可以使用apply函数将定义的函数应用于多个列，并创建新的列来存储结果。可以使用以下代码实现：

df['result'] = df.apply(lambda row: addition(row['col1'], row['col2']), axis=1)

这将在数据框df中创建一个名为'result'的新列，并将函数addition应用于'col1'和'col2'列的每一行。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
        'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

addition = lambda x, y: x + y

df['result'] = df.apply(lambda row: addition(row['col1'], row['col2']), axis=1)

这样，我们就成功地将函数应用于多个列，并创建了一个新的列来存储结果。

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