Python 将新列添加到数据帧中，该数据帧包含选定的几列组合的哈希值

我正在努力找出实现这一点的最佳方法，我们希望为每行创建一个列哈希，并将该哈希添加为一个新列。所以每一行都有自己的散列。我曾考虑使用dataframe.apply，但不确定如何正确设置调用的格式，也没有看到我在文档中描述的好例子

原始数据帧：

user_id     user_jumps  d_steps
   1015       48          0
   1015       23        -25
   1015       79         56
   2023       10          0
   2023       20         10

输出数据帧：

user_id     steps    d_steps   hash
   1015       48          0    hash(user_id+Steps+d_steps)
   1015       23        -25    hash(user_id+Steps+d_steps)
   1015       79         56    hash(user_id+Steps+d_steps)
   2023       10          0    hash(user_id+Steps+d_steps)
   2023       20         10    hash(user_id+Steps+d_steps)

---

您需要在每一行上使用应用函数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']], columns=['user_id', 'steps', 'd_steps'])

print(
df.apply(lambda x: hash(x['user_id'] + x['steps'] + x['d_steps']), axis=1)
)

这意味着：

---

对于df的每一行，采用user_id、steps和d_steps的串联并应用散列

取决于您想要什么类型的散列，但我只需遍历该列并计算总和的散列（作为编码字符串），如下所示：

`

---

`

df['hash']=hash（（df['user\u id']，df['steps']，df['d\u steps']）能解决这个问题吗？（你的第二个数据帧是不同的列，但数据相同，如果需要，只需重命名？）我会将散列的输出输入到一个新列中。因此，第四列将被添加到数据框中，然后应用函数用于填写数据。Savior谢谢。刚刚拿起python开始工作，还在学习。没问题。寻找一些Pandas应用的示例，有时它有点不直观，但非常有用。这不是数据帧的反模式吗？

# import your stuff
import pandas as pd
import haslib
# create a sample dataframe
d = {'user_id': [1, 2], 'user_jumps': [3, 4], 'd_steps':[5,6]}
df=pd.DataFrame(data=d)
# create a column of the sum of the first two columns
df['hash']=df['user_id']+df['user_jumps']+df['d_steps']
temp_list=[]
# iterate through the new column you created,
# and append its hash to a temp list for now
for val in df['hash'].values.tolist():
    m = hashlib.sha256()
    print(val)
    # encode first
    m.update(str(val).encode("UTF-8"))
    # then append the result to the list
    temp_list.append(m.digest())
# append the list you created back to that column
df['hash']=temp_list