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有， 要用apply函数。一种方式：
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def my_test(a, b):
return a + b
df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)
apply完了产生一列新的series。注意axis=1 不能漏了 ，表示apply的方向是纵向
1、新建一个将两个列表组合成一个列表。
2、中文编码声明注释：#coding=gbk。
3、定义度两个列知表，分别道是s1和s2，并且赋值。
4、使用回+号将两个列表组合成一个。
5、使用print()函数输出s3。
6、运行脚本，输出新组合出答来的列表。
注意事项：
Python@用做函数的修饰符，可以在模块或者类的定义层内对函数进行修饰，出现在函数定义的前一行回，不允许和函数定义在同一行。
一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数作为参数，并返回修饰后的同名函数或其他可调用的东西。
在Python的函数中偶尔会看到函数定义的上一行有@functionName的修饰，当解释器读到@这样的修饰符的答时候会优先解除@后的内容，直接就把@的下一行的函数或者类作为@后边函数的参数，然后将返回值赋给下一个修饰的函数对象。
append 方法根据行在原数据框添加新的数据框。
如果想要合并后的数据框索引重写排序，可以设置参数 ignore_index=True 。
concat 函数是panda自带的，可以按行或按列合并多个pandas数据框。
按行合并多个数据框，需要注意的是 objs参数接受一个可迭代对象 。concat函数默认按行合并。
设置 ignore_index=True ，使合并后的数据框索引重新排序。
按行合并时，concat对所有的列进行全连接(参数 join='outer' )，没有的列会填充为NaN。
设置参数 join='inner' ，可以只保留共有的列。
设置参数 axis=1 或 axis='columns' ，可以按列合并多个数据框。
merge 方法根据列或索引连接数据框。
当两个数据框只有一个相同列时， merge 方法会自动根据相同列进行内连接， on 参数可以省略。
设置参数 how=['left','right','outer','inner','cross'] ，可以完成不同类型的连接。
当两个数据框没有相同列时，需要设置 left_on 和 right_on 参数，表示按这两列进行连接。
如果需要根据数据框的索引进行连接，需要根据需求设置参数 left_index=True 或者 right_index=True 。
设置 suffixes ，可以给相同的列名添加后缀。默认后缀是 _x , _y 。
join 方法与 merge 方法作用相同，基本上 merge 方法已经可以完成所有的连接操作。
join 方法对按索引连接更方便而已。
当连接的两个数据框中没有相同列时，可以直接按索引进行左连接。
同样，可以设置 how 参数，控制连接的行为。
当数据框中有相同列时，需要设置后缀。
python中使用merge关联两个表合并之后减少行数了？答：python使用merge函数合并
感觉你应该是参数少了，或者设置错了，你可以参考一下具体的参数pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,left_index=False, right_index=False, sort=True,suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,validate=None)参数如
Python如何合并多个装饰器？教你几个小技巧
django程序，需要写很多api，每个函数都需要几个装饰器 ，例如
复制代码 代码如下:
@csrf_exempt
@require_POST
def foo(request):
pass
既然那么多个方法都需要写2个装饰器，或者多个，有啥办法把多个合并成一行呢？
上面的函数执行过程应该是
复制代码 代码如下:
csrf_exempt(require_POST(foo))
修改成
复制代码 代码如下:
def compose(*funs):
def deco(f):
for fun in reversed(funs):
f = fun(f)
return f
return deco
函数改写成
复制代码 代码如下:
@compose(csrf_exempt, require_POST)
def foo(request):
pass
参考：
Can I combine two decorators into a single one in Python
;
伴随着大数据时代的到来，Python的热度居高不下，已成为职场人士必备的技能，它不仅可以从事网络爬虫、人工智能、Web开发、游戏开发等工作，还是数据分析的首选语言。那么问题来了，利用Python数据分析可以做什么呢?简单来讲，可以做的事情有很多，具体如下。
第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
第二，数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是asstype函数，用来更改数据格式，Rename是更改名称的函数，drop_duplicate函数函数重复值，replace函数实现数据转换。
第三，数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
第四，数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标准值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外，还可以按照具体的条件进行提取。
第五，数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。
