考虑我的数据框是这样的（'x'，'y'，'z'是特征）：
我想创建一个python 函数，它将表达式作为字符串（类似这样：'x+y-2z'）并通过评估表达式来创建新功能。输出应该是这样的：
我想概括这个函数，以便它适用于表达式中具有不同列（特征）名称的不同数据帧。
编辑-我有一个所需函数的原型（名为“解析器”）：
def解析器（exp）：
df['new_col'] = df.apply(lambda row: row.x+row.y-2*row.z, axis=1)
但是，我想概括这部分 - row.x+row.y-2*row.z以便它根据作为其参数提供的字符串（即表达式）进行自我调整。
欢迎来到社区！
下面的代码是一个初学者。您可以通过命名列并将其添加到原始 DataFrame 继续：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30],'z':[100,200,300]})
print(data)
def my_fun(data,expression,variables):
for v in variables:
expression = expression.replace(v,'data.'+str(v))
return eval(expression)
my_fun(data,'2*x+y',['x','y'])
输出
x y z
0 1 10 100
1 2 20 200
2 3 30 300
0 12
1 24
2 36
dtype: int64
一般有两种方式：
希望能帮助到你。祝你好运！