如何从Pandas中的其他列中使用其他值获取列的值

在Pandas中，可以使用其他列的值来获取列的值有多种方法，下面是几种常见的方法：

1. 使用apply函数：可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。首先，定义一个lambda函数，该函数接收一行数据作为输入，然后使用该行数据中的其他列的值来计算目标列的值。然后，使用apply函数将该lambda函数应用到整个DataFrame的每一行上，以获取目标列的值。

示例代码：

df['目标列'] = df.apply(lambda row: row['其他列1'] + row['其他列2'], axis=1)

1. 使用索引和切片：可以使用其他列的值作为索引或切片条件，从而获取目标列的值。首先，使用其他列的值作为条件，创建一个布尔索引或切片，然后使用该索引或切片来获取目标列的值。

示例代码：

df['目标列'] = df[df['其他列1'] > 0]['其他列2']

1. 使用where函数：可以使用where函数结合条件来获取目标列的值。首先，使用其他列的值作为条件，创建一个布尔Series，然后使用where函数将目标列的值替换为其他列的值。

示例代码：

df['目标列'] = df['目标列'].where(df['其他列'] > 0, df['其他列2'])

以上是几种常见的方法，根据具体的需求和数据结构，选择合适的方法来获取目标列的值。