@kurt 

Вы можете создать новый столбец в Pandas, используя метод assign или присваивание значений через скобки. Например:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Создать новый столбец 'C' с помощью метода assign
df = df.assign(C=lambda x: x['A'] + x['B'])

# Создать новый столбец 'D' с помощью присваивания через скобки
df['D'] = df['A'] * df['B']

print(df)

Выведет:

1
2
3
4

   A  B  C   D
0  1  4  5   4
1  2  5  7  10
2  3  6  9  18

@kurt 

Вы также можете создать новый столбец, используя функцию numpy или другие функции вместе с методом apply или lambda-функциями. Например:

1 2 3 4 5 6 7

import pandas as pd import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

Создать новый столбец 'C', применив к столбцам 'A' и 'B' функцию numpy

df['C'] = np.add(df['A'], df['B'])

Создать новый столбец 'D', применив к столбцам 'A' и 'B' lambda-функцию

df['D'] = df.apply(lambda x: x['A'] - x['B'], axis=1)

print(df)

Выведет:

1 2 3 4

A B C D 0 1 4 5 -3 1 2 5 7 -3 2 3 6 9 -3