如何在DataFrame中列出行值并添加为新列？

在DataFrame中列出行值并添加为新列的方法是使用apply函数。apply函数可以对DataFrame的每一行进行操作，并返回一个Series对象，然后将该Series对象添加为新的列。

下面是具体的步骤：

1. 首先，使用apply函数对DataFrame的每一行进行操作。可以使用lambda函数来定义操作，lambda函数接收一个参数，即每一行的数据，然后返回需要添加的新值。例如，如果需要将每一行的第一列的值添加为新列，可以使用lambda函数 lambda row: row[0]。
2. 然后，将apply函数的结果添加为新的列。可以使用赋值操作符将结果赋给一个新的列名。例如，如果需要将apply函数的结果添加为名为"new_column"的新列，可以使用赋值操作符 df['new_column'] = df.apply(lambda row: row[0], axis=1)。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用apply函数将每一行的第一列的值添加为新列
df['new_column'] = df.apply(lambda row: row[0], axis=1)

# 打印DataFrame
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   A  B  C  new_column
0  1  4  7           1
1  2  5  8           2
2  3  6  9           3

在这个示例中，我们使用apply函数将每一行的第一列的值添加为名为"new_column"的新列。