使用apply/lambda函数在dataframe的引用列中返回值

在使用apply/lambda函数在dataframe的引用列中返回值时，可以通过以下步骤实现：

首先，确保你已经导入了pandas库，并创建了一个dataframe对象。
确定你要引用的列，并使用apply函数将lambda函数应用于该列。lambda函数可以是一个匿名函数，用于对每个元素进行操作。
在lambda函数中，你可以使用dataframe的引用列作为输入，并在函数体中进行相应的操作。你可以根据需要使用其他的条件语句、循环等。
在lambda函数中，返回你想要的值。这可以是一个新的列，也可以是一个单独的值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 28, 30, 22],
        'Salary': [5000, 6000, 5500, 4500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply/lambda函数在引用列中返回值
df['NewColumn'] = df['Salary'].apply(lambda x: x * 0.1)  # 在引用列'Salary'中返回值，将每个元素乘以0.1，并将结果存储在新列'NewColumn'中

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   Name  Age  Salary  NewColumn
0  John   25    5000      500.0
1  Emma   28    6000      600.0
2  Mike   30    5500      550.0
3  Emily  22    4500      450.0

在这个示例中，我们使用apply函数和lambda函数在引用列'Salary'中返回值。lambda函数将每个元素乘以0.1，并将结果存储在新列'NewColumn'中。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行更复杂的操作。同时，这个方法在处理大型数据集时可能会比较慢，如果需要处理大量数据，可以考虑使用其他更高效的方法，如使用numpy库进行向量化操作。

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