我有一个 dataframe {'名称':[a,b,c],'期限':[2w,3m,4m],'价格':[1,2,3],'结构'：[100,200,300]},我想新增几列他改成一个以期限内的数据为列，把对应的价格填到这些列里面

要新增以期限内的数据为列，并将对应的价格填入这些列中，你可以使用 Pandas 的 `pivot` 或者 `pivot_table` 方法。以下是使用 `pivot_table` 方法的示例代码：

import pandas as pd

# 给定的 DataFrame
data = {'名称': ['a', 'b', 'c'], '期限': ['2w', '3m', '4m'], '价格': [1, 2, 3], '结构': [100, 200, 300]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 pivot_table 方法将期限内的数据作为列，将对应的价格填入这些列中
new_df = pd.pivot_table(df, index=['名称', '结构'], columns='期限', values='价格')

print(new_df)

输出结果如下：

期限     2w   3m   4m
名称 结构             
a  100  1.0  NaN  NaN
b  200  NaN  2.0  NaN
c  300  NaN  NaN  3.0

在这个示例中，我们使用 `pivot_table` 方法将期限内的数据作为列，并将对应的价格填入这些列中。我们指定了索引列为 ['名称', '结构']，将期限列的值作为新的列，并将价格列的值作为新的值。这样就生成了一个新的 DataFrame，其中以期限内的数据为列，并且将对应的价格填入这些列中。

希望这个示例对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。