如何解析pandas数据帧，根据另外两列的值生成新列

在解析pandas数据帧并根据另外两列的值生成新列时，可以使用pandas库中的apply函数结合lambda表达式来实现。

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

然后，创建一个数据帧（DataFrame）：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

数据帧df的结构如下：

   A   B    C
0  1  10  100
1  2  20  200
2  3  30  300
3  4  40  400
4  5  50  500

接下来，我们可以使用apply函数和lambda表达式来生成新列。假设我们想根据列A和列B的值生成新列D，可以按照以下方式操作：

df['D'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)

这将在数据帧df中添加一列D，该列的值为列A和列B对应行的值相加的结果。数据帧df的结构将变为：

   A   B    C   D
0  1  10  100  11
1  2  20  200  22
2  3  30  300  33
3  4  40  400  44
4  5  50  500  55

以上就是根据另外两列的值生成新列的解析方法。

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• 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsql

请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能因实际情况而异。