使用类似regEx的switch-case向python DataFrame添加一个新列

在Python中，DataFrame是pandas库中用于处理和分析数据的主要数据结构之一。要向DataFrame添加新列，可以使用类似正则表达式（regEx）的switch-case语句来实现。不过，Python中没有内置的switch-case语句，可以使用其他方式来实现相同的功能。

一种常见的方法是使用条件语句（if-elif-else语句）来实现类似switch-case的逻辑。以下是一个示例代码，展示了向DataFrame添加新列的过程：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，根据条件返回新列的值
def calculate_new_column(row):
    # 类似于switch-case的逻辑
    if row['Age'] < 30:
        return 'Young'
    elif row['Age'] < 40:
        return 'Middle-aged'
    else:
        return 'Old'

# 使用apply方法将函数应用于DataFrame的每一行，得到新列的值
df['Age Group'] = df.apply(calculate_new_column, axis=1)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   Name  Age    Age Group
0  John   25        Young
1  Emma   30  Middle-aged
2  Mike   35  Middle-aged

在上述示例中，我们创建了一个包含姓名（Name）和年龄（Age）两列的DataFrame。通过定义一个名为calculate_new_column的函数，我们根据年龄的不同范围返回对应的年龄组别（'Young'、'Middle-aged'、'Old'）。然后，使用DataFrame的apply方法将该函数应用于DataFrame的每一行，并将结果赋给新的列名为Age Group的列。

这是一种使用条件语句实现类似switch-case功能的方法，可以根据具体需求进行相应的调整。

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