117笔记问答pandas提供了多种方法来处理多列数据，以下是一些常用的方法：
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列选择：可以通过列名、列索引、正则表达式等方式选择指定的列。例如，使用单个列名选择列：df[‘column_name’]；使用多个列名选择多列：df[[‘column_name1’, ‘column_name2’]]；使用正则表达式选择列：df.filter(regex=‘regex_pattern’)。
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列添加和删除：可以通过df[‘new_column’] = value的方式添加新列，也可以使用df.drop(columns=[‘column_name’])的方式删除指定列。
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列重命名：可以使用df.rename(columns={‘old_column_name’: ‘new_column_name’})方法来对列进行重命名。
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列计算：可以使用算术运算符（+、-、*、/）对多个列进行计算，并将结果存储在新列中。例如，df[‘new_column’] = df[‘column1’] + df[‘column2’]。
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列排序：可以使用df.sort_values(by=‘column_name’)方法按照指定列的值排序数据。
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列类型转换：可以使用astype()方法将列的数据类型转换为其他类型。例如，df[‘column_name’] = df[‘column_name’].astype(int)将列的数据类型转换为整数型。
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列统计：可以使用聚合函数（如mean、sum、max、min等）对列进行统计计算。例如，df[‘column_name’].mean()计算列的平均值。
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列拆分和合并：可以使用str.split()方法将包含多个值的列拆分为多个列，也可以使用str.cat()方法将多个列合并为一个列。
这些方法只是常见的一些列处理方法，pandas还提供了其他更多的功能和方法，可以根据具体的需求选择合适的方法进行处理。