从符合特定条件的另一列的值子集创建新列

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确定特定条件，例如某一列中的数值大于某个阈值或者满足某个特定的逻辑条件。
2. 接下来，筛选出符合条件的行，可以使用条件语句或者过滤函数来实现。例如，在Python中可以使用if语句或者pandas库中的条件筛选函数。
3. 然后，从符合条件的行中提取需要的值，可以通过访问特定列来获取相应的数值。
4. 最后，将提取的值作为新列添加到数据集中。可以使用相应的数据处理库或者函数来实现，例如在Python中可以使用pandas库的assign函数或者直接赋值给新列。

这样，就可以根据特定条件从另一列的值子集创建新列了。

举例说明： 假设我们有一个包含学生姓名和成绩的数据集，我们想要根据成绩是否大于80来创建一个新列，表示学生是否及格。

1. 确定特定条件：成绩大于80。
2. 筛选出符合条件的行：使用条件筛选函数，例如在Python中可以使用pandas库的条件筛选函数df[df['成绩'] > 80]。
3. 提取需要的值：访问特定列，例如在Python中可以使用df['姓名']来获取学生姓名。
4. 添加新列：使用assign函数或者直接赋值给新列，例如在Python中可以使用df['及格'] = df['成绩'] > 80。

这样，就可以根据成绩是否大于80从成绩列创建一个新的及格列。

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