创建一个函数，该函数基于数据帧中其他列的值创建新列，并确定无效值

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在云计算领域，数据帧是一种二维数据结构，类似于表格，常用于数据分析和处理。创建新列可以通过编写函数来实现，该函数可以基于数据帧中其他列的值进行计算，并将结果存储在新列中。

确定无效值可以根据具体需求进行定义，常见的方法包括检查缺失值、异常值或不合法的值。以下是一个示例函数，用于创建新列并确定无效值：

import pandas as pd

def create_new_column(df):
    # 基于数据帧中其他列的值创建新列
    df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']  # 示例：将column1和column2相加作为新列的值

    # 确定无效值
    invalid_values = df[df['new_column'].isnull() | (df['new_column'] < 0)]  # 示例：无效值为新列为空或小于0的行

    return invalid_values

在这个示例函数中，我们使用了Pandas库来处理数据帧。首先，我们通过将column1和column2相加创建了一个新列new_column。然后，我们使用条件语句来筛选出无效值，这里的条件是新列为空或小于0。最后，我们返回包含无效值的数据帧。

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请注意，以上只是一个示例函数，具体的创建新列和确定无效值的方法可能因实际需求而异。在实际应用中，您可以根据具体情况进行调整和扩展。