重写Python或计算列

以下是一个示例，展示如何重写Python中的计算列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter', 'Oliver'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply方法创建一个计算列
df['Bonus'] = df['Salary'].apply(lambda x: x * 0.1)

print(df)

运行以上代码，将会输出以下结果：

    Name  Age  Salary   Bonus
0   John   25   50000  5000.0
1   Emma   30   60000  6000.0
2  Peter   35   70000  7000.0
3  Oliver  40   80000  8000.0

在上面的示例中，我们使用了apply方法来将一个匿名函数应用到Salary列的每一个值上，以计算出Bonus列的值。这个匿名函数将每个薪水值乘以0.1，然后将结果赋值给Bonus列。

这个方法可以用于任何需要对数据集中的某一列进行计算的情况。你可以根据需要修改匿名函数来实现不同的计算逻辑。