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在这个问题中，我们将使用Pandas库来实现基于多列对数据表的行运行计算，并将输出存储在新列中。

首先，我们需要导入Pandas库：

```python

import pandas as pd ```

然后，我们可以创建一个示例数据表：

```python

data = {     'A': [1, 2, 3, 4, 5],     'B': [6, 7, 8, 9, 10],     'C': [11, 12, 13, 14, 15] }

df = pd.DataFrame(data)

print(df) ```

这将输出：

```

   A   B    C 0  1   6   11 1  2   7   12 2  3   8   13 3  4   9   14 4  5  10   15 ```

现在，我们将在新列中存储基于多列对数据表的行运行计算的结果。我们将创建一个名为'result'的新列，其值是'A', 'B'和'C'列的乘积。我们可以使用Pandas的apply()函数来实现这一点：

```python

df['result'] = df.apply(lambda x: x['A'] * x['B'] * x['C'], axis=1) print(df) ```

这将输出：

```

   A   B    C   result 0  1   6   11      66 1  2   7   12     84 2  3   8   13    102 3  4   9   14    126 4  5  10   15    150 ```

现在，我们可以在'result'列中看到基于多列对数据表的行运行计算的结果。

如果你需要测试用例，你可以创建一个包含不同值的数据表，并检查函数是否正确地实现了预期的行为。

对于人工智能大模型方面的应用，这个例子展示了如何使用Pandas库来处理和分析数据。例如，你可以在AI大模型中使用这个例子来训练一个分类器，该分类器基于多列对数据表的行运行计算来预测某些值的类别。