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使用掩码字符串值在Pandas Data-frame中创建新列

在Pandas Data-frame中使用掩码字符串值创建新列的步骤如下:

  1. 首先,导入Pandas库并加载数据到Data-frame中:
代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例Data-frame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 30, 24],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 接下来,使用掩码字符串值创建一个新的列。掩码字符串值是一个布尔字符串,用于指示哪些行应该被选中。可以使用条件表达式来创建掩码字符串值。
代码语言:txt
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# 创建一个掩码字符串值
mask = df['City'] == 'London'
  1. 然后,使用掩码字符串值创建一个新的列,并为选中的行赋予相应的值。
代码语言:txt
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# 使用掩码字符串值创建新列
df['IsLondon'] = mask

现在,Data-frame中将会有一个名为'IsLondon'的新列,其中包含布尔值,表示每行是否为伦敦。

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例Data-frame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 30, 24],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个掩码字符串值
mask = df['City'] == 'London'

# 使用掩码字符串值创建新列
df['IsLondon'] = mask

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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    Name  Age       City  IsLondon
0   John   25   New York     False
1   Emma   28     London      True
2   Mike   30      Paris     False
3  Sophia   24      Tokyo     False

这个例子中,我们使用了一个掩码字符串值来判断哪些行的'City'列值为'London',并将结果存储在新的'IsLondon'列中。

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