Python Pandas:迭代地创建新列，其值来自数据框组中不同行的值

在Python Pandas中，可以使用迭代的方式创建新列，其值来自数据框组中不同行的值。这可以通过使用apply函数结合lambda表达式来实现。

首先，我们需要使用groupby函数将数据框按照某个列进行分组。然后，我们可以使用apply函数将lambda表达式应用于每个分组。在lambda表达式中，我们可以访问每个分组的数据，并根据需要进行操作。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数按照Group列进行分组，并使用apply函数迭代地创建新列
df['NewColumn'] = df.groupby('Group')['Value'].apply(lambda x: x.shift(1))

print(df)

输出结果如下：

  Group  Value  NewColumn
0     A      1        NaN
1     A      2        1.0
2     B      3        NaN
3     B      4        3.0
4     B      5        4.0
5     C      6        NaN

在这个示例中，我们首先按照Group列进行分组，然后使用apply函数将lambda表达式应用于每个分组。lambda表达式中的x代表每个分组的数据，通过x.shift(1)可以获取每个分组的前一行的值。最后，我们将新列赋值给数据框的'NewColumn'列。

这种方法可以用于各种不同的操作，例如计算每个分组的平均值、最大值、最小值等。根据具体的需求，可以自定义lambda表达式来实现不同的功能。

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