我想添加新列，以百分比值形式查看考试差异。

import pandas as pd

exam_1 = {
  'Name': ['Jonn', 'Tomas', 'Fran', 'Olga', 'Veronika', 'Stephan'],
  'Mat': [85, 75, 50, 93, 88, 90],
  'Science': [96, 97, 99, 87, 90, 88],
  'Reading': [80, 60, 72, 86, 84, 77],
  'Wiritng': [78, 82, 88, 78, 86, 82],
  'Lang': [77, 79, 77, 72, 90, 92],
}

exam_2 = {
  'Name': ['Jonn', 'Tomas', 'Fran', 'Olga', 'Veronika', 'Stephan'],
  'Mat': [80, 80, 90, 90, 85, 80],
  'Science': [50, 60, 85, 90, 66, 82],
  'Reading': [60, 75, 55, 90, 85, 60],
  'Wiritng': [56, 66, 90, 82, 60, 80],
  'Lang': [80, 78, 76, 90, 77, 66],
}

df_1 = pd.DataFrame(exam_1)
df_2 = pd.DataFrame(exam_2)

#cmp = pd.merge(df_1, df_2, how="outer", on=["Name"], suffixes=("_1", "_2"))

cmp = pd.merge(
  df_1, df_2, how="outer", on=["Name"],
  suffixes=("_1", "_2")).set_index("Name").sort_index(axis=1).reset_index()

print(cmp)

以上代码的输出如下所示;

Name  Lang_1  Lang_2  Mat_1  Mat_2  Reading_1  Reading_2  Science_1  Science_2  Wiritng_1  Wiritng_2
0      Jonn      77      80     85     80         80         60         96         50         78         56
1     Tomas      79      78     75     80         60         75         97         60         82         66
2      Fran      77      76     50     90         72         55         99         85         88         90
3      Olga      72      90     93     90         86         90         87         90         78         82
4  Veronika      90      77     88     85         84         85         90         66         86         60
5   Stephan      92      66     90     80         77         60         88         82         82         80

我想要的是，在比较值后添加新列，是否有任何内置函数用于该列。因为像Name这样的常量部分可以更改，也许将来3列可以是常量。我想使用内置函数来使用可重用性。
我尝试手动使用它，但它不可重复使用。
我要的东西确切地在下面;

Name  Lang_1  Lang_2  Lang_Res Mat_1  Mat_2  Mat_Res Reading_1  Reading_2  Reading_Res Science_1  Science_2  Science_Res Writing_1  Writing_2  Writing_Res 
0      Jonn      77      80  Lang_data   85     80  Mat_data       80         60  Reading_data       96         50  Science_data       78         56  Writing_data 
1     Tomas      79      78  Lang_data   75     80  Mat_data       60         75  Reading_data       97         60  Science_data       82         66  Writing_data 
2      Fran      77      76  Lang_data   50     90  Mat_data       72         55  Reading_data       99         85  Science_data       88         90  Writing_data 
3      Olga      72      90  Lang_data   93     90  Mat_data       86         90  Reading_data       87         90  Science_data       78         82  Writing_data 
4  Veronika      90      77  Lang_data   88     85  Mat_data       84         85  Reading_data       90         66  Science_data       86         60  Writing_data 
5   Stephan      92      66  Lang_data   90     80  Mat_data       77         60  Reading_data       88         82  Science_data       82         80  Writing_data