如果现有列的值包含特定子字符串，则创建新的pd.DataFrame列

。

答案：

在Python中，可以使用pandas库来处理数据。要创建新的pd.DataFrame列，可以使用pandas的apply函数结合lambda表达式来实现。

首先，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为column的列，我们想要检查每个值是否包含特定的子字符串。我们可以使用apply函数和lambda表达式来创建一个新的列。

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'column': ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl']})

# 定义一个函数来检查值是否包含特定子字符串
def check_substring(value, substring):
    return substring in value

# 使用apply函数和lambda表达式创建新的列
df['new_column'] = df['column'].apply(lambda x: check_substring(x, 'c'))

# 打印结果
print(df)

输出结果：

  column  new_column
0    abc        True
1    def       False
2    ghi       False
3    jkl       False

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为check_substring的函数，该函数接受一个值和一个子字符串作为参数，并返回一个布尔值，表示该值是否包含该子字符串。

然后，我们使用apply函数和lambda表达式将该函数应用于df['column']列的每个值。lambda表达式将每个值作为输入传递给check_substring函数，并将结果赋给新的列df['new_column']。

在这个例子中，我们检查每个值是否包含子字符串'c'，并将结果存储在新的列df['new_column']中。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求来修改check_substring函数和lambda表达式来适应不同的情况。

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