pandas数据帧在列上应用函数创建多个列

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的数据结构和函数，方便用户进行数据操作和分析。其中，pandas的数据帧（DataFrame）是一种二维的表格型数据结构，类似于关系型数据库中的表格，可以存储不同类型的数据，并且支持在列上应用函数来创建多个列。

在pandas中，可以使用apply函数在数据帧的列上应用自定义函数，从而创建多个新的列。apply函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用到每一列或每一行的数据上。具体步骤如下：

1. 定义一个自定义函数，该函数接受一个参数，表示每一列的数据。
2. 使用apply函数，将自定义函数作为参数传入，并指定axis参数为1，表示在列上应用函数。
3. apply函数会将每一列的数据作为参数传入自定义函数，并返回一个新的Series对象。
4. 将返回的Series对象赋值给新的列名，即可在数据帧中创建多个新的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 定义一个自定义函数，计算每一列的平方和立方
def square_and_cube(col):
    square = col ** 2
    cube = col ** 3
    return pd.Series([square, cube], index=['Square', 'Cube'])

# 在数据帧的列上应用函数，创建多个新的列
new_columns = df.apply(square_and_cube, axis=1)

# 将新的列添加到数据帧中
df = pd.concat([df, new_columns], axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A   B  Square    Cube
0  1   6       1       1
1  2   7       4       8
2  3   8       9      27
3  4   9      16      64
4  5  10      25     125

在这个示例中，我们定义了一个自定义函数square_and_cube，该函数接受每一列的数据作为参数，计算每一列的平方和立方，并返回一个新的Series对象。然后，我们使用apply函数在数据帧的列上应用该函数，并将返回的新的列添加到数据帧中。

对于pandas数据帧在列上应用函数创建多个列的应用场景，可以包括数据转换、特征工程、数据清洗等。通过在列上应用函数，可以方便地对数据进行处理和计算，从而得到更多的特征信息。

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