pandas中将某一列的值赋值给新列

### 回答1：
在pandas中，你可以使用如下的代码将某一列的值赋值给新列：

df['新列名'] = df['原有列名']

这样，你就在df的数据框中添加了一列，新列的名字是'新列名'，值就是df中'原有列名'列的值。

例如，如果你想将df中'col1'列的值赋值给新列'new_col'，可以使用如下代码：

df['new_col'] = df['col1']

### 回答2：
在pandas中，可以使用`df['新列名'] = df['某一列名']`的方式将某一列的值赋值给新列。假设有以下DataFrame表格：

import pandas as pd
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 23, 25, 28],
        '性别': ['男', '男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

可以这样实现将'性别'列的值赋值给新列'新列名'：

df['新列名'] = df['性别']
print(df)

输出结果为：

   姓名  年龄 性别 新列名
0  张三  20  男   男
1  李四  23  男   男
2  王五  25  女   女
3  赵六  28  男   男

以上是一种常用的方式，可以实现将某一列的值赋值给新列。

### 回答3：
在pandas中，可以通过使用赋值运算符（=）将某一列的值赋值给新列。首先，需要使用`df['新列名']`来创建一个新列，并将需要赋值的列名作为索引。然后，可以通过`df['新列名'] = df['旧列名']`来将旧列的值赋值给新列。这样，新列的每个元素将与旧列对应位置的元素相同。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含两列数据的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列A的值赋值给新列C
df['C'] = df['A']

# 打印DataFrame的内容
print(df)

这将输出以下结果：

   A   B  C
0  1  10  1
1  2  20  2
2  3  30  3
3  4  40  4
4  5  50  5

可以看到，新列C的每个元素的值与列A相同。