PavelMos

Так ведь в этой программе новый столбец в датафрейме не создаётся. Чтобы создать нужно ему дать имя:
df['newcol']=...какие-то действия...

Далее, среднее от чего ? Если от Value то оно будет 75/4=18,75 т.е. это будет прописано в каждой строке в новом столбце ?
Тогда просто

df['mean1']=df['Value'].mean() # значение mean пропишется в каждой строке столбца

UPD колонка пропадает потому что pandas вероятно берёт в результат только указанную колонку Symbol и ко всем остальным цифровым применяет агрегатную функцию , в данном случаем mean(). Оставлять другие текстовые колонки в результирующем наборе было бы бессмысленно т.к. часть строк из них при группировке по Symbol просто пропадёт.

Относительно добавления сразу двух столбцов - можно посмотреть "pandas add multiple columns". Можно например так

df['a'], df['b']=list1,list2 #оба списка по длине равны длине колонки

но с учётом того, что в этой же строке нужно посчитать count() и прописать соответствующее значение в строки с каждым соответствующим значением Value получится довольно громоздкая конструкция.

df.groupby(['Name']).size()
Out[95]: 
Name
Igrek    1
Iks      2
zet      1
dtype: int64

Затем создать соответствие элемент/число вхождений, и по этому соответствию прописать цифры в новом столбце по каждой строке

df.groupby(['Name']).size().index.tolist()
df.groupby(['Name']).size().tolist() 
d=dict( zip (df.groupby(['Name']).size().index.tolist(), df.groupby(['Name']).size().tolist() ) )
d
Out[98]: {'Igrek': 1, 'Iks': 2, 'zet': 1}

lines = f.readlines()
lines[int(numb)] = name + ' - ' + parol + '\n'

Строки читаются в список строк, при добавлении нового пароля программа обращается к списку по индексу, которого там нет. Нельзя взять список x=[1,2,3,9,10] и добавить в нему новый элемент выражением x[6]=20 (но так можно добавить новый элементы в словарь, или перезаписать значение в словаре или списке).
Добавить в список это append или extend.
Если пароли добавляются под номерами, нужно потом эти номера считывать с учётом того, что номер пароля может быть не равен индексу строки.

И еще желательно пользоваться средой, которая показывает, в какой строке в каком месте ошибка. Это условие вообще нужно включить в правила создания вопроса на сайте.

то же самое можно укоротить:

with open('g.txt', 'r') as f: 
    print(f.read())

или
with open('g.txt', 'r') as f: print(f.read())

for sum in list- это перебор элементов списка по-порядку
mult = mult + list[sum] это обращение к элементу списка по индексу. Первый элемент это 1, значит по индексу это будет уже второй, потому что нумерация идёт с нуля.

sum = sum+1 - нет смысла, это значение будет сбрасываться в начале цикла, потому что там перебор sum из списка

На stackexachange предлагают делать через функцию - в словаре в значение ключа для каждой переменной своя функция, которая просто возвращает переменную. Обращаться к значению в словаре нужно будет с добавлением () после

def ret_a():
    return a
a='xxx'
ret_a()
Out[161]: 'xxx'
a='zzz'
ret_a()
Out[163]: 'zzz'
d={'a':ret_a}
d['a']()
Out[164]: 'zzz'
a='bbb'
d['a']()
Out[166]: 'bbb'

Если сделать просто универсальную функцию def f(x): return(x), то сама она будет корректно возвращать текущее значение переменной, но через словарь значение изменяться не будет:

def ret(a):
    return(a)
b=1000
ret(b)
Out[175]: 1000
d2={'a':ret(b)}
d2
Out[180]: {'a': 1000}
b=9999
ret(b)
Out[182]: 9999
d2
Out[183]: {'a': 1000}

1. Как записан населенный пункт в locality_name ? Если 'деревня Медвежья', то функция её не обработает, потому что if проверяет на совпадение с элементом списка целиком, а не деревню отдельно. Имхо проще не делать проверку дополнительную, а обрабатывать сразу всё подряд
2. Нужно пробел/ы после удалённого слов/а убирать через lstrip или добавить пробел к словам в списке в регекспе,
3. Добавить варианты Деревня, Город, Посёлок

wordlist = ['Посёлок','Поселок','поселок','посёлок','городской','городского','типа','деревня','Деревня']

def locality_id(row):
    name_id = row['locality_name']
    name_id = re.sub('(' + '|'.join(wordlist) + ')','',name_id).lstrip()
    return name_id


for idx, row in df1.iterrows():
     print ('cell=', df1.loc[idx, 'locality_name'])
     df1.loc[idx, 'locality_name']=new_cell
     new_cell=locality_id(row)
     print ('new_cell=',df1.loc[idx, 'locality_name'])

Здесь можно без парсинга регулярными выражениями обойтись, а использовать разделение функцией разделения строки split, которая встроена в каждый объект типа строка
Далее из результата разбивки
['ID: 001', ' Username: Ivan', ' Balance: 01.00', ' Status: active', '']
берутся элементы 0,1,2, снова разбиваются по ':'
' Username: Ivan' ->[' Username',' Ivan']
и затем исключается оставшийся слева пробел через взятие строки-результата как списка символов без нулевого элемента [1:]

str1='ID: 001; Username: Ivan; Balance: 01.00; Status: active;'
out=str1.split(';')
id=out[0].split(':')[1][1:]
username=out[1].split(':')[1][1:]
balance=out[2].split(':')[1][1:]

через list comprehension
на входе array - список из списков по 4 элемента. В task() передаётся элемент-список из 4 элементов, по элементам которого она считает это значение и записывает его пятым значением в новый элементы, который добавляет в новый массив

array_out=[ [i[0],i[1],i[2],i[3],task(i)] for i in array]

clients = ''.join([str(x) for x in data])
в начале сказано [test0@gmail.com, test1@gmail.com, ....., а тут в join пусто '', он будет склеивать их в сплошную строку, а не в запятая + пробел
", ".join(....

Вставить счётчик перед началом while, в while увеличивать его на 1 и проверять таким образом кол-во циклов на превышение числа повторений