转换 Tabular 对象中的现有列：

拆分 Tabular 对象中的现有列：

如果列有名称，则 TransformColumns 与函数 f 将作为关联作用于整行：

在具有匿名列的 Tabular 对象上，行表示为列表：

使用 TransformColumns 的运算符形式：

使用 "a"Nothing 从结果中删除列 "a"：

从结果中删除三个列：

将矩阵的第二列和第四列相加，得到第五列：

使用 Apply 函数时，每列都有一个参数：

当键是一般表达式时，在 Tabular 转换的 Function 主体中使用 Key：

转换关联列表：

修改现有的列：

创建新列作为现有列的函数：

转换 Dataset 对象：

转换正规矩阵的列：

使用 ColumnwiseValue 从列值中减去该列的平均值：

查找列中哪些元素大于中位数：

包含具有中位数的常数列：

使用运算符形式仅计算一次中位数：

使用 ColumnwiseThread 对整个列进行向量值变换：

使用 ColumnwiseValue，可以获得每行的相同列表：

取一个 Tabular 对象：

默认情况下，TransformColumns 按顺序对每一行进行操作：

TransformColumns 与 ColumnwiseValue[expr] 合用，首先计算 expr 一次，然后作用于每一行：

TransformColumns 与 ColumnwiseThread[expr] 合用，对 expr 计算一次，作用于整个列：

取一个 Tabular 对象：

默认情况下，TransformColumns 将新列放置在末尾：

使用列 "b" 作为锚列，新列放置在其后：

将新列放置在 "a" 列之后：

将新列放置在 "a" 列之前：

使用未经转换的列名来固定结果中列的位置：

默认情况下，新列会被添加到最右边：

将 "e" 放在 "a" 之前，将 "f" 放在 "b" 之后：

将 "e" 放在前面，将 "f" 放在 "b" 之后，并从结果中删除 "a"：

转换 Tabular 对象时使用 MissingFallback 填充缺失值：

使用前一列的行值：

使用下一列的行值：

使用固定值：

在转换 Tabular 对象时，使用 MissingFallback 中的列函数来填充缺失值：

使用其他列的行值之和：

使用相邻列的行值平均数：

该数据包含有关肾移植患者在给定年龄进行移植后距死亡的时间（以天计）或在研究时间的信息：

使用 TransformColumns 为数值编码数据赋予意义：

现在，使用这些类别通过 PivotTable 来计算年平均生存时间：

来自肯尼迪（JFK）机场的气象数据（单位：摄氏度、毫巴和公里/小时）：

删除包含至少一个缺失值的行：

定义风寒指数（根据数据的单位调整公式）：

创建一个带有新列的 Tabular 对象：

可视化：

米德湖水位的时间序列：

创建一个 Tabular 对象：

使用 TransformColumns 将日期拆分为年份和月份列并删除 "Date" 列：

使用 PivotToColumns 将数据转换为更紧凑的可视化形式：

获取纽约市树木普查的数据：

提取列键：

使用 TransformColumns 将列 "latitude" 和 "longitude" 合并为一列 GeoPosition 对象，并将其放置在列 "longitude" 之后：

使用 "geoposition" 列来绘制前 1000 棵树的位置：