创建pandas列，条件是基于字典的另一个列值
，可以通过使用apply函数和lambda表达式来实现。
首先，假设我们有一个名为df的pandas数据框，其中包含一个字典列dict_col和一个需要根据字典列值创建的新列new_col。
import pandas as pd
# 创建示例数据框
data = {'dict_col': [{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}, {'key1': 'value3', 'key2': 'value4'}]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用apply函数和lambda表达式创建新列
df['new_col'] = df['dict_col'].apply(lambda x: x.get('key1') if isinstance(x, dict) and 'key1' in x else None)在上述代码中，我们使用apply函数将lambda表达式应用于dict_col列的每个元素。lambda表达式检查每个元素是否为字典类型，并且字典中是否包含'key1'键。如果满足条件，则将'key1'对应的值赋给新列new_col；否则，赋值为None。
这样，我们就成功创建了一个新的列new_col，其值基于字典列dict_col的另一个列值。
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