在Python Pandas中，我们可以使用merge函数和条件生成新的列。以下是一个例子：

假设我们有一个DataFrame，我们想要在名为category的列中找到所有值为'A'的行，然后在名为category_name的列中找到这些行的名称。

首先，我们需要找出所有值为'A'的行。这可以通过df[df['category'] == 'A']来实现。这将返回一个布尔列表，其中True表示值为'A'的行。

然后，我们需要找出这些行的名称。这可以通过df['category_name']来实现。这将返回一个新的列，其中包含这些行的名称。

最后，我们可以使用merge函数将这两个新的列合并到一起。这可以通过df = pd.merge(df, df['category_name'], on='category')来实现。这将返回一个新的DataFrame，其中包含所有匹配的行。

以下是完整的代码：

```python import pandas as pd

假设我们有一个DataFrame df

df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar'], 'B': ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six', 'seven', 'eight'], 'category': ['A', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'A', 'B'], 'category_name': ['foo', 'foo', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one', 'two'] })

使用merge函数找出所有值为'A'的行

df_A = df[df['category'] == 'A']

使用merge函数找出这些行的名称

df_name = df_A['category_name']

使用merge函数将这两个新的列合并到一起

df = pd.merge(df, df_name, on='category') ```

这将返回一个新的DataFrame，其中包含所有匹配的行，且category列包含所有匹配的行的名称。