如何让pandas使用该列的值，而不是将其作为一个序列？

在pandas中，可以通过使用apply()函数来让DataFrame使用某一列的值，而不是将其作为一个序列。apply()函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于DataFrame的每一行或每一列。

如果要让pandas使用某一列的值，可以使用apply()函数结合lambda表达式来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply函数将列B的值加上列A的值
df['C'] = df['B'].apply(lambda x: x + df['A'])

print(df)

输出结果为：

   A   B   C
0  1  10  11
1  2  20  22
2  3  30  33
3  4  40  44
4  5  50  55

在上述代码中，通过df['B'].apply(lambda x: x + df['A'])将列B的值与列A的值相加，并将结果存储在新的列C中。

需要注意的是，apply()函数默认将函数应用于每一列，如果要将函数应用于每一行，可以通过设置axis参数为1来实现，例如df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)将每一行的值相加。

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