在Dataframe中添加新列，并根据条件将行值更新为其他列名

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库和模块，例如pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个Dataframe对象，可以通过字典或其他方式创建：

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

1. 添加新列，可以使用以下语法：

df['C'] = value

其中，'C'是新列的列名，value是要赋给新列的值。例如，我们可以将新列'C'的值设置为列'A'的两倍：

df['C'] = df['A'] * 2

1. 根据条件将行值更新为其他列名，可以使用以下语法：

df.loc[condition, 'column_name'] = new_value

其中，condition是一个布尔条件，用于选择要更新的行，'column_name'是要更新的列名，new_value是要更新的新值。例如，我们可以将满足条件的行的列'C'的值更新为列'B'的值：

df.loc[df['A'] > 3, 'C'] = df['B']

以上代码将满足条件'A'大于3的行的列'C'的值更新为对应行的列'B'的值。

综上所述，通过以上步骤，我们可以在Dataframe中添加新列，并根据条件将行值更新为其他列名。请注意，以上代码示例中的value、condition、'column_name'、new_value等需要根据实际情况进行修改。