在 Pandas 中根据其他列计算新标签并添加新列，可以使用 Pandas 的 apply() 函数结合 lambda 表达式实现。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Tags_1': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'Tags_2': ['b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义计算标签的函数
def compute_tags(row):
    return row['Tags_1'] + '/' + row['Tags_2']

# 使用 apply() 函数和 lambda 表达式计算新标签并添加新列
df['New_Tags'] = df.apply(lambda row: compute_tags(row), axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  Tags_1 Tags_2 New_Tags
0      a      b      a/b
1      b      c      b/c
2      c      d      c/d
3      d      e      d/e

其中，compute_tags() 函数以行为单位计算新标签并返回结果。apply() 函数以每行为单位调用 compute_tags() 函数，并将结果作为新列添加到数据框中。通过指定 axis=1 参数，apply() 函数将每行作为参数传递给 compute_tags() 函数。