如果dataframe的‘部件名称’列含有‘a'， 则‘a’行新增一列并赋值为‘1’， 如果dataframe的‘部件名称’列含有‘b'， 则‘b’行新增一列并赋值为‘2’

您可以使用 Pandas 库中的 apply 和 lambda 函数来实现此操作。具体的实现步骤如下：

1. 定义一个函数，该函数将根据 '部件名称' 列的值返回一个字典，其中包含需要添加到每行的新列名称和值。

def add_column(row):
    new_cols = {}
    if 'a' in row['部件名称']:
        new_cols['a'] = 1
    if 'b' in row['部件名称']:
        new_cols['b'] = 2
    return new_cols

2. 使用 apply 和 lambda 函数将该函数应用于每一行，并将结果转换为 DataFrame。

new_cols = df.apply(lambda row: add_column(row), axis=1)
new_df = pd.concat([df, new_cols.apply(pd.Series)], axis=1)

这将在原始 DataFrame 中添加新列 'a' 和 'b'，并将它们的值设置为 1 和 2（如果行的 '部件名称' 列包含相应的字母）。