如何通过定义自己的函数来检查多列中的值，从而在Pandas中添加新列？

在Pandas中，可以通过定义自己的函数来检查多列中的值，并在DataFrame中添加新列。下面是一种实现的方法：

1. 首先，定义一个函数，该函数接收一个参数，即DataFrame的一行数据。在函数中，可以根据需要检查多列的值，并返回一个新的值作为新列的值。
2. 使用apply()函数将定义的函数应用于DataFrame的每一行。apply()函数会遍历DataFrame的每一行，并将每一行作为参数传递给定义的函数。
3. 在定义的函数中，可以使用Pandas提供的各种函数和方法来检查多列的值。例如，可以使用条件语句、数学运算、字符串操作等来判断和处理多列的值。
4. 在定义的函数中，可以使用return语句返回一个新的值作为新列的值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义函数来检查多列的值，并返回新的值作为新列的值
def check_values(row):
    if row['列1'] > row['列2']:
        return '值1大于值2'
    elif row['列1'] < row['列2']:
        return '值1小于值2'
    else:
        return '值1等于值2'

# 创建一个DataFrame
data = {'列1': [1, 2, 3],
        '列2': [4, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply()函数将定义的函数应用于DataFrame的每一行，并将返回的新值添加为新列
df['新列'] = df.apply(check_values, axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   列1  列2     新列
0   1   4  值1小于值2
1   2   2  值1等于值2
2   3   1  值1大于值2

在这个示例中，我们定义了一个函数check_values()来检查两列的值，并返回一个新的值作为新列的值。然后，我们使用apply()函数将该函数应用于DataFrame的每一行，并将返回的新值添加为新列。最后，我们打印出DataFrame的结果。

这种方法可以根据实际需求进行扩展和修改，以适应不同的检查和处理逻辑。在实际应用中，可以根据具体的业务需求来定义自己的函数，并使用Pandas提供的各种函数和方法来处理和操作数据。