如何按条件从其他列创建新列

从其他列创建新列的方法有多种，可以使用编程语言中的相关函数或方法来实现。以下是一种常见的方法：

1. 首先，根据你所使用的编程语言，选择合适的数据处理库或工具。例如，如果你使用Python，可以使用pandas库进行数据处理。
2. 在pandas中，你可以使用apply函数来创建新列。apply函数接受一个函数作为参数，并将其应用于指定的列或数据帧中的每个元素。这个函数可以是一个lambda函数，也可以是一个自定义的函数。
3. 创建一个函数，用来根据条件从其他列中提取数据并创建新列。这个函数可以使用条件语句（例如if-else语句）来判断条件，并根据条件从其他列中提取数据。
4. 使用apply函数将这个函数应用到数据帧的每一行或每一个元素上，将结果存储到一个新的列中。

下面是一个示例代码，展示了如何使用pandas库在Python中按条件从其他列创建新列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个函数，用来根据条件从其他列中提取数据并创建新列
def create_new_column(row):
    if row['A'] > 3:
        return row['B']
    else:
        return row['C']

# 使用apply函数将这个函数应用到数据帧的每一行，并将结果存储到一个新的列中
df['D'] = df.apply(create_new_column, axis=1)

print(df)

运行这段代码，输出结果如下：

   A   B   C   D
0  1   6  11  11
1  2   7  12  12
2  3   8  13  13
3  4   9  14   9
4  5  10  15  10

在这个例子中，我们根据条件从'A'列和'B'列提取数据来创建新列'D'。如果'A'列的值大于3，则取'B'列的值；否则，取'C'列的值。最后，将结果存储到新的列'D'中。

请注意，这只是一种示例方法，实际上，根据具体需求和使用的编程语言，可能会有其他更适合的方法来实现从其他列创建新列的功能。