Pandas如果新列的列表中不存在值，则将某列中的值追加到新列的列表中

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

针对你提到的问题，如果要将某列中的值追加到新列的列表中，可以使用Pandas的DataFrame对象的apply方法结合lambda函数来实现。具体步骤如下：

1. 首先，确保你已经导入了Pandas库，并创建了一个DataFrame对象，假设为df。
2. 使用apply方法，传入一个lambda函数作为参数。lambda函数可以接收每一行的数据，并返回需要追加到新列的值。
3. 在lambda函数中，使用条件判断语句来判断新列的列表中是否已经存在值。如果不存在，则将某列的值追加到新列的列表中；如果已经存在值，则直接返回空值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 定义一个lambda函数，用于追加某列的值到新列的列表中
def append_value(row):
    new_list = []
    if pd.isnull(row['C']):
        new_list.append(row['A'])
    return new_list

# 使用apply方法调用lambda函数，并将结果赋值给新列
df['D'] = df.apply(lambda row: append_value(row), axis=1)

# 打印结果
print(df)

在上述示例中，我们创建了一个包含两列数据的DataFrame对象，然后定义了一个lambda函数append_value，该函数判断新列的列表中是否已经存在值，如果不存在，则将列'A'的值追加到新列的列表中。最后，使用apply方法调用lambda函数，并将结果赋值给新列'D'。运行代码后，你将得到一个包含新列的DataFrame对象。

需要注意的是，上述示例中的列名和条件判断语句是根据问题描述进行的简化，实际应用中需要根据具体的数据和需求进行调整。

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