有， 要用apply函数。一种方式：
创新互联建站客户idc服务中心，提供雅安服务器托管、成都服务器、成都主机托管、成都双线服务器等业务的一站式服务。通过各地的服务中心，我们向成都用户提供优质廉价的产品以及开放、透明、稳定、高性价比的服务，资深网络工程师在机房提供7*24小时标准级技术保障。
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
Python内置函数有很多，为大家推荐5个神仙级的内置函数：
(1)Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多。
(2)Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。
(3)Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数。
(4)enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。
它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。
(5)Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。
这部分同pandas的gorupby函数基本相同，实现对数据的分组归类等等。
split·将数据分为多个独立的组。
apply·对各个组进行操作。
combine·将各个组合并为一个数据对象。
创建一个dataset
我对官网的例子加以修改以便更好的理解。
解释下数据结构，创建了一个二维数据u(lat, lon)，坐标数据为latitude 和country ，强调一下这里创建的是dataset,而不是dataArray，分不清的可以再看看本系列的第一篇文章。坐标数据不等于u的坐标。创建coords部分都指明了latitude 和 country 都是针对lat的扩展。
我们可以这样理解，对于纬度的分类，我们可以按纬度的大小分，也就是"latitude": [10, 20, 30, 40] ； 我们也可以对纬度所在的国家分，"country": ("x", list("abba") ，那比如我们想求某个国家的数据的平均时就十分方便。
下边我们进行分组：
说明第0和第4个数是国家a的，第2和第3是国家b的。
.groups换成.mean() 则就是对分组求平均，以此类推。
必须添加一个list才可以将其分类结果打印出来。直接打印DatasetGroupBy object是不能输出结果的。
那么针对经纬度的坐标的分组怎么实现呢，比如说选出区间在多少到多少之间的？
.groupby_bins() 函数可以解决这一问题。
还是这个数据，"latitude": [10, 20, 30, 40]
那我们想以25为界，分为两组，0-25，25-50
在进行了分组后，要对各个分组进行计算。
我们先从dataset 中取出 u 这个dataarray
比如是实现前边提到的按国家进行数据平均,或者标准化
也可以通过map()函数使用一些自定义的函数，比如说标准化，
这个用法是官方提供的，但是我的Xarray版本过低，还不支持这种用法(Xarray会定期更新，以至于可能我介绍过的一些方法有了更简便的操作，大家可以在评论区留言)。
强调一句，Xarray官方的更新是比较快的，很可能我写在这里的函数官方又给出了更新的版本，但是我没办法做到时刻与官方最新同步，所以如果遇到问题，最好的解决办法还是去查阅官方文档的对应部分。
join主要用于基于索引的横向合并拼接；
merge主要用于基于指定列的横向合并拼接；
concat可用于横向和纵向合并拼接；
append主要用于纵向追加；
combine可以通过使用函数，把两个DataFrame按列进行组合。
join
join是基于索引的横向拼接，如果索引一致，直接横向拼接。如果索引不一致，则会用Nan值填充merge是基于指定列的横向拼接，该函数类似于关系型数据库的连接方式，可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来。该函数的典型应用场景是，针对同一个主键存在两张不同字段的表，根据主键整合到一张表里面。
可以指定不同的how参数，表示连接方式，有inner内连、left左连、right右连、outer全连，默认为inner;