选择函数索引还是新列索引

在使用Pandas进行数据处理时，有时候需要根据一些条件选择特定的函数进行操作，或者根据某些列的值创建新的列。下面是两种解决方法的代码示例：

1. 选择函数索引：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义两个函数
def function1(x):
    return x * 2

def function2(x):
    return x / 2

# 根据条件选择函数索引
condition = True  # 根据实际情况修改条件
if condition:
    df['D'] = df['A'].apply(function1)
else:
    df['D'] = df['A'].apply(function2)

print(df)

输出结果：

   A   B   C   D
0  1   6  11   2
1  2   7  12   4
2  3   8  13   6
3  4   9  14   8
4  5  10  15  10

2. 新列索引：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

# 根据某些列的值创建新的列
df['D'] = df['A'] + df['B']
df['E'] = df['C'] - df['B']

print(df)

输出结果：

   A   B   C   D  E
0  1   6  11   7  5
1  2   7  12   9  5
2  3   8  13  11  5
3  4   9  14  13  5
4  5  10  15  15  5

这两种方法可以根据实际需求选择使用，如果只需要对某些列进行操作并得到新的结果，可以使用新列索引的方法；如果需要根据条件选择不同的函数进行操作，可以使用选择函数索引的方法。