如何在pandas数据框中创建依赖于其他列的列？

在pandas数据框中创建依赖于其他列的列可以通过使用apply()函数结合lambda表达式来实现。apply()函数可以对数据框的每一行或每一列应用指定的函数，并返回一个新的数据框。

以下是一个示例代码，展示如何在pandas数据框中创建依赖于其他列的列：

import pandas as pd

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

# 使用apply()函数创建新列C，该列的值依赖于列A和列B的值
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   2   3
1  2   4   6
2  3   6   9
3  4   8  12
4  5  10  15

在上述示例中，我们使用apply()函数和lambda表达式创建了一个新的列C，该列的值等于列A和列B的值之和。通过指定axis=1参数，apply()函数将按行应用lambda表达式。

需要注意的是，lambda表达式中的row参数表示每一行的数据，可以通过row['列名']的方式获取指定列的值。根据具体需求，可以在lambda表达式中编写更复杂的逻辑来创建依赖于其他列的列。

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