df1有三列分别为A,B,C,D列，D列值是通过A列B列C列的字符串拼接在一起得到的,D列的值为A列-B列.C列,给出代码

在Python的Pandas库中，如果你想要根据'A'列、'B'列和'C'列的内容生成一个新的'D'列，你可以使用`apply()`函数结合字符串连接或者简单的数学运算。假设'A'列、'B'列和'C'列都是字符串类型，你可以这样做：

import pandas as pd

def concatenate_columns(row):
    return row['A'] + '-' + row['B'] + '.' + row['C']

df1['D'] = df1[['A', 'B', 'C']].apply(concatenate_columns, axis=1)

如果你要创建一个新列'D'，其值等于'A'减去'B'然后乘以'C'，你需要先确保'A'和'B'是数值类型，并且'C'也是数值类型。如果是这样的情况，可以这样做：

df1['D'] = df1['A'] - df1['B'] * df1['C']

这里我们假设'A'和'B'代表的数值是相减的，而'C'是一个因子，会参与乘法运算。

请注意，以上代码假设你的DataFrame已经加载完成，并且所有列的类型符合上述操作。如果数据存在缺失值或其他特殊情况，可能需要额外的处理。