df表中多列str转为float乘和加计算生成新列

在Pandas DataFrame中，如果你有多个字符串类型的列需要转换成浮点数(floating-point)并进行加法或乘法运算，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要确保所有的字符串列可以转换为数字，通常意味着它们包含的是数值格式的数据。如果数据包含非数字字符，可以使用`pd.to_numeric()`函数尝试转换，它会返回`NaT`（Not a Number）对于无法转换的值。

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

这里，`errors='coerce'`会让转换失败时将该值设为`NaN`（Not a Number）。

2. 确认所有目标列已经转换为浮点数后，你可以选择特定列进行加法或乘法操作。例如，如果你想对两列`col1`和`col2`求和，创建一个新的列`new_col_sum`，可以这样做：

df['new_col_sum'] = df['col1'].astype(float) + df['col2'].astype(float)

类似地，如果你想乘法运算，替换加号即可：

df['new_col_product'] = df['col1'].astype(float) * df['col2'].astype(float)

记得检查结果，因为`NaN`值会被保留，并在计算过程中可能出现错误。如果希望忽略`NaN`值，可以使用`fillna(0)`或`dropna()`等方法。