可以通过使用 Pandas 的 corr() 函数计算相关性矩阵，再将其转换为 DataFrame 对象，并将其与原始 DataFrame 对象进行合并。然后，可以使用 apply() 函数将新建的列与每一行的其他列相乘。

示例代码如下：

import pandas as pd

创建示例 DataFrame 对象

df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12] })

计算相关性矩阵

corr_matrix = df.corr()

将相关性矩阵转换为 DataFrame 对象

corr_df = pd.DataFrame(corr_matrix.stack(), columns=['corr'])

将索引解压为列

corr_df.reset_index(inplace=True)

将原始数据与相关性 DataFrame 对象合并

merged_df = pd.merge(df, corr_df, how='left', left_on=['A', 'B'], right_on=['level_0', 'level_1'])

创建新列并将其与其他列相乘

merged_df['new_column'] = merged_df['C'] * merged_df['corr']

打印结果

print(merged_df)