Python 使用for循环，跨多个列运行模型，并使用模型输出创建新列

对于我的数据框架中的4列，我希望对每一列运行一个模型，并将结果作为4个新列附加到原始数据框架中

我目前的情况如下：

materials = ['var1', 'var2', 'var3', 'var4']
materials_new= ['found_new', 'walls_new', 'roof_new', 'floor_new']

for i, j in zip(materials, materials_new):
    df["%s"]=mlb.inverse_transform(grid_search_rf.predict(df[i])) % j 

但是，这会产生错误，“TypeError:不支持%的操作数类型：'list'和'str'”

关于如何使用for循环和列表创建新的数据框列名的任何建议都将非常有用

旁注：我能够在4列上单独运行模型，以在df中创建新列，因此我不认为我的错误与模型有关。在某个时候，我会用12个以上的列重复这个练习，所以我尝试使用这个for循环方法

谢谢

试试这个：

for i, j in zip(materials, materials_new):
    df[j]=mlb.inverse_transform(grid_search_rf.predict(df[i]))

试试这个：

for i, j in zip(materials, materials_new):
    df[j]=mlb.inverse_transform(grid_search_rf.predict(df[i]))

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你试过了吗：

df[j]=mlb.inverse\u transform（grid\u search\u rf.predict（df[i]）

这就是解决方案，谢谢！你试过了吗：

df[j]=mlb.inverse\u transform（grid\u search\u rf.predict（df[i]）

这就是解决方案，谢谢！