以下是一个示例代码，用于检查某一列的值是否包含在其他行中：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Chris'],
        'Age': [20, 21, 22, 20, 23]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加一个标记列，默认为False
df['Contains Duplicate'] = False

# 遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 获取当前行的Name值
    name = row['Name']
    
    # 检查其他行是否包含相同的Name值
    if df[df['Name'] == name].shape[0] > 1:
        # 如果存在重复值，则将标记列设置为True
        df.at[index, 'Contains Duplicate'] = True

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   Name  Age  Contains Duplicate
0   Tom   20                True
1  Nick   21               False
2  John   22               False
3   Tom   20                True
4 Chris   23               False

在上述示例中，我们使用了Pandas库来处理数据。我们首先创建一个包含Name和Age列的DataFrame对象。然后，我们添加了一个名为"Contains Duplicate"的新列，并将其所有值设置为False。

接下来，我们使用iterrows()方法遍历每一行。对于每一行，我们获取其Name值，并使用df[df['Name'] == name]语句检查是否存在其他行具有相同的Name值。如果存在重复值，则我们使用at[index, 'Contains Duplicate'] = True将标记列设置为True。

最后，我们打印出DataFrame对象以查看结果。