一种使用pandas将决策写入基于相应行的列的快速方法？

一种使用pandas将决策写入基于相应行的列的快速方法是使用条件语句和逻辑运算符来创建一个新的列，并将决策结果赋值给该列。

首先，我们需要使用pandas库导入数据并创建一个DataFrame对象。然后，我们可以使用条件语句和逻辑运算符来创建一个布尔型Series，该Series表示决策结果是否满足特定条件。最后，我们可以将该布尔型Series赋值给新的列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建新的列并将决策结果赋值给该列
df['C'] = df['A'] > df['B']

# 打印DataFrame对象
print(df)

在上述示例中，我们创建了一个包含两列（A和B）的DataFrame对象。然后，我们使用条件语句（df['A'] > df['B']）创建了一个布尔型Series，该Series表示A列的值是否大于B列的值。最后，我们将该布尔型Series赋值给新的列C。运行代码后，将输出包含三列（A、B和C）的DataFrame对象，其中C列的值表示相应行中A列的值是否大于B列的值。

这种方法可以快速地将决策写入基于相应行的列，并且适用于各种数据分析和决策场景。

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