Python 创建多个dataframe列，其中包含来自现有列的计算值

我有一个数据帧，

sega_df

：

Month            2016-11-01     2016-12-01
Character                                                        
Sonic            12.0            3.0
Shadow           5.0             23.0

我想创建多个新列，方法是为我的dataframe中已经存在的每个列应用一个公式（简而言之，几乎是列数的两倍）。这个公式是

（100-[5*eachcell]）*0.2

例如，11月对于Sonic，

（100-[5*12.0]）*0.2=8.0

，12月对于Sonic，

（100-[5*3.0]）*0.2=17.0

我的理想输出是：

Month            2016-11-01     2016-12-01     Weighted_2016-11-01    Weighted_2016-12-01
Character                                                        
Sonic            12.0            3.0           8.0                    17.0
Shadow           5.0             23.0          15.0                   -3.0  

我知道如何创建for循环来创建一列。如果只考虑了一个月，则为：

for w in range(1,len(sega_df.index)):
    sega_df['Weighted'] = (100 - 5*sega_df)*0.2
    sega_df[sega_df < 0] = 0

范围内的w（1，len（sega_df.index））：
世嘉测向[‘加权’]=（100-5*世嘉测向）*0.2
sega_-df[sega_-df<0]=0

---

我还没有获得创建多个专栏的技能或经验。我一直在寻找其他问题，这些问题可能会回答我到底在做什么，但还没有得到任何有效的答案。提前感谢。

一种矢量化方法是淹没到

numpy

：

A = sega_df.values
A = (100 - 5*A) * 0.2

res = pd.DataFrame(A, index=sega_df.index, columns=('Weighted_'+sega_df.columns))

然后将结果连接到原始数据帧：

sega_df = sega_df.join(res)

---

这是可行的，除了

columns

参数抛出一个TypeError（

必须是str，而不是DatetimeIndex

），因为从Excel中读取时，我的列实际上是

DateTime

类型。目前正在努力正确分配列名并避免类似这样的错误。是的，如果要在列名前加前缀，可能需要在开始之前将它们都加上字符串。类似于

df.columns=df.columns.map（str）

。您对将列标题转换为字符串有什么建议吗？@ia_-wing，是的，请参阅我之前的评论。好奇的是，您为什么要处理宽数据？在这里，日期应该是它自己的列，旁边有值。对于广泛的数据集，计算和争论非常困难。重塑为长格式，无循环运行所需的聚合，生活会更轻松。@Parfait在中阅读excel工作表后，我在前面应用了

.sum（）

和

.groupby（）

。我最初的Excel工作表每月每个字符有多个条目，所以是的，日期以前有自己的列，我想把行数降到唯一字符数。这样我就可以逐月看到趋势，只是为了我自己的利益。我只复制了前两个月和前两个字符，以保持我的帖子简短。希望这能澄清这一点。宽幅格式通常用于最终用途的报告需求，应该是最后一步。再次从Excel导入，使用

melt

将其重塑为长格式，然后运行聚合/计算。无需循环或维护许多列。