用python的pandas读取csv文件，并对其所有列的数值进行筛选，若数值在18-25之间，创建新的一列为score，在对应每一行上加10分

好的，我来回答你的问题。首先，你可以使用 pandas 库中的 read_csv() 方法读取 CSV 文件，然后使用 loc[] 方法对数值进行筛选。接着，你可以使用 apply() 方法在每一行上执行对应的操作，添加新的一列 score 并加上 10 分。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选数值在 18-25 之间的行，并创建新的一列 score
df.loc[(df['column1'] >= 18) & (df['column1'] <= 25), 'score'] = df['column2'] + 10

# 打印结果
print(df)

在上面的代码中，`column1` 和 `column2` 分别代表 CSV 文件中的两列数据。你需要将其替换为你实际使用的列名。另外，`data.csv` 也应该替换为你实际使用的文件名。