使用for循环，跨多个pandas列运行模型，并使用模型输出创建新列

Question

对于我的数据框中的4列，我想在每个列上运行一个模型，并将结果作为4列添加到原始数据帧。

目前我有类似下面：

materials = ['var1', 'var2', 'var3', 'var4'] 
materials_new= ['found_new', 'walls_new', 'roof_new', 'floor_new'] 

for i, j in zip(materials, materials_new): 
    df["%s"]=mlb.inverse_transform(grid_search_rf.predict(df[i])) % j 

但是由此产生的错误，“类型错误：不支持的操作数类型为％：‘名单’和‘海峡’”。

任何关于如何使用for循环和列表创建新的数据框列名的建议将会很棒。

备注：我可以在4列上单独运行模型以在df中创建新列，所以我不相信我的错误与模型有关。在某些时候，我会用12列来重复这个练习，所以我试图追求这个循环方法。

谢谢！

Answer 1

试试这个：

for i, j in zip(materials, materials_new): 
    df[j]=mlb.inverse_transform(grid_search_rf.predict(df[i]))