Python Pandas：引用同一DataFrame多列时能否仅写一次DataFrame名？

不需要重复写四次df，有几种简洁的实现方式：

• 使用eval()方法：这是最直接的简化方式，Pandas的eval()可以直接解析字符串形式的列运算，自动关联当前DataFrame的列：

  df['D'] = df.eval('A + B * C')
  

  这里只需要写一次df，列名直接用原始名称即可，运算逻辑和你原来的完全一致。

• 使用assign()方法：如果需要链式操作（比如连续添加多列），可以用assign()配合lambda表达式，用参数代替重复的df引用：

  df = df.assign(D=lambda x: x['A'] + x['B'] * x['C'])
  

  这里用x指代当前DataFrame，避免了重复书写df。

你提到的df['D'] = ['A']+['B']*['C']这种写法不可行，因为单独的['A']是普通Python列表，不是Pandas的Series，无法对应DataFrame的列进行元素级运算，必须通过关联DataFrame来获取列对应的Series对象。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者neutralname