即使DataFrame为空，也可以使用Pandas .apply()创建新列

当DataFrame为空时，使用Pandas的.apply()方法创建新列是完全可行的。.apply()方法是Pandas中的一个函数，它可以将一个自定义的函数应用于DataFrame的每一行或每一列，然后返回一个新的Series或DataFrame。

使用.apply()方法创建新列的步骤如下：

1. 定义一个自定义的函数，该函数将被应用于每一行或每一列。
2. 使用.apply()方法将自定义函数应用于DataFrame的每一行或每一列。
3. 将返回的Series或DataFrame赋值给一个新的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 定义一个自定义函数，该函数将被应用于每一行或每一列
def custom_function(row):
    # 在这里编写自定义的逻辑
    return row['column1'] + row['column2']  # 假设要将column1和column2相加作为新列的值

# 使用.apply()方法将自定义函数应用于DataFrame的每一行，并将返回的Series赋值给新列
df['new_column'] = df.apply(custom_function, axis=1)

在上面的示例中，custom_function函数接收一个参数row，表示DataFrame的每一行。在函数中，可以根据需要编写自定义的逻辑来处理每一行的数据，并返回新列的值。然后，使用.apply()方法将该函数应用于DataFrame的每一行，并将返回的Series赋值给新列new_column。

Pandas是一个强大的数据处理工具，.apply()方法可以灵活地处理各种数据操作需求。它可以用于数据清洗、特征工程、数据转换等多个方面。在云计算领域中，Pandas的.apply()方法可以用于数据分析、数据挖掘、机器学习等任务。

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