如何基于在Pandas中的“Col1”之后创建的列来更新“Col1”列的值

在Pandas中，我们可以使用DataFrame的apply方法和lambda函数来基于已创建的列更新"Col1"列的值。

首先，我们可以使用DataFrame的apply方法和lambda函数来创建一个新的列，该列基于"Col1"之后的列的值。我们可以使用pandas的iloc方法来获取列的索引，然后使用lambda函数和apply方法在每一行上进行计算。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'Col1': [1, 2, 3],
                   'Col2': [4, 5, 6],
                   'Col3': [7, 8, 9]})

# 使用apply方法和lambda函数在每一行上计算新列的值
df['NewCol'] = df.apply(lambda row: row.iloc[row.index.get_loc('Col1')+1:].sum(), axis=1)

print(df)

上述代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame，包含了三列"Col1"、"Col2"和"Col3"。然后，我们使用apply方法和lambda函数创建了一个新的列"NewCol"，该列的值是从"Col1"之后的列进行求和。lambda函数中的row表示每一行的数据，row.iloc[row.index.get_loc('Col1')+1:]表示选取"Col1"之后的列，然后使用sum()函数对选取的列进行求和。最后，将计算得到的值赋给"NewCol"列。

输出结果如下：

   Col1  Col2  Col3  NewCol
0     1     4     7      11
1     2     5     8      14
2     3     6     9      15

这样，我们就成功基于在Pandas中的"Col1"之后创建的列来更新"Col1"列的值。

关于Pandas的更多信息和用法，请参考腾讯云文档中的Pandas产品介绍。