基于列表中的数值列和索引从pandas DataFrame创建新列

的方法是使用pandas的apply函数。apply函数可以对DataFrame的每一行或每一列应用一个自定义的函数。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个包含数值列和索引的DataFrame：

data = {'数值列': [1, 2, 3, 4, 5],
        '索引': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 创建一个新的列，该列的值是数值列和索引的乘积：

df['新列'] = df.apply(lambda row: row['数值列'] * row.name, axis=1)

在上述代码中，lambda函数用于计算新列的值，row表示DataFrame的每一行，row['数值列']表示数值列的值，row.name表示索引的值。axis=1表示按行应用函数。

1. 打印DataFrame：

print(df)

输出结果如下：

   数值列 索引  新列
0     1  a    0
1     2  b    2
2     3  c    6
3     4  d   12
4     5  e   20

以上就是基于列表中的数值列和索引从pandas DataFrame创建新列的方法。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库TencentDB、腾讯云云服务器CVM、腾讯云对象存储COS。

腾讯云数据库TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb

腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm

腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos