要创建依赖于列的可变函数，如Excel，在Python Pandas中双击鼠标左键

在Python Pandas中，要创建依赖于列的可变函数，可以使用apply方法结合lambda函数来实现。apply方法可以将一个函数应用于DataFrame的每一列或每一行，而lambda函数可以用于定义简单的匿名函数。

下面是一个示例代码，演示如何在Python Pandas中创建依赖于列的可变函数：

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)

# 定义一个依赖于列的可变函数
def multiply_by_column_value(x, column_name):
    return x * df[column_name]

# 使用apply方法应用可变函数到每一列
df['A_doubled'] = df['A'].apply(lambda x: multiply_by_column_value(x, 'A'))
df['B_doubled'] = df['B'].apply(lambda x: multiply_by_column_value(x, 'B'))

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A   B  A_doubled  B_doubled
0  1  10          1        100
1  2  20          4        400
2  3  30          9        900
3  4  40         16       1600
4  5  50         25       2500

在这个示例中，我们定义了一个名为multiply_by_column_value的函数，它接受一个值x和一个列名column_name作为参数，并返回x与指定列的乘积。然后，我们使用apply方法将这个函数应用到DataFrame的每一列，并将结果存储在新的列中。

这种方法可以用于创建各种依赖于列的可变函数，例如计算列之间的差异、比率、加和等等。根据具体的需求，可以灵活地定义不同的函数来实现所需的功能。

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