使用不同行中的值在DataFrame中创建新列

在DataFrame中使用不同行中的值创建新列的方法是使用apply函数结合lambda表达式。apply函数可以对DataFrame的每一行或每一列应用一个函数，并返回一个新的Series或DataFrame。

具体步骤如下：

1. 首先，使用apply函数和lambda表达式定义一个函数，该函数接收每一行作为输入参数。
2. 在lambda表达式中，使用不同行中的值进行计算，并返回结果。
3. 将apply函数应用于DataFrame的某一列或整个DataFrame，将返回一个新的Series或DataFrame。
4. 将新的Series或DataFrame赋值给DataFrame的新列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply函数和lambda表达式创建新列
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A   B   C
0  1   6   7
1  2   7   9
2  3   8  11
3  4   9  13
4  5  10  15

在这个示例中，我们使用apply函数和lambda表达式创建了一个新的列'C'，该列的值是'A'列和'B'列对应行的值相加的结果。

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