使用python将dateframe中的某4列数值传入函数中，返回新的2列值，如何写

在Python中，你可以使用Pandas库来处理DataFrame。假设你有一个DataFrame `df`，你想从四列 (`col1`, `col2`, `col3`, `col4`) 计算一些新值并创建新的两列 (`new_col1`, `new_col2`)，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame df有以下列
df = pd.DataFrame({
    'col1': ...,
    'col2': ...,
    'col3': ...,
    'col4': ...
})

def process_data(col1, col2, col3, col4):
    # 在这里编写你的计算逻辑，例如：
    new_val1 = col1 + col2 * col3 - col4
    new_val2 = some_function(col1, col2, col3)  # replace with your own function

    return new_val1, new_val2

# 将DataFrame的指定列传递给函数
new_df = df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].apply(process_data, axis=1)

# 结果是一个包含新列(new_col1, new_col2)的新DataFrame
new_df = pd.concat([df.drop(['col1', 'col2', 'col3', 'col4'], axis=1), new_df], axis=1)

# 确保检查 new_df 的形状和内容是否符合预期

在这个例子中，`process_data` 函数接受四列的数据作为输入，并返回两个新的数值。然后使用 `.apply()` 函数将这个函数应用到每一行数据上，结果生成一个新的DataFrame。