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基于序列条件创建新的pandas列

是指在pandas数据框中根据某个条件,通过对现有列进行计算或筛选,生成一个新的列。这个过程可以通过使用条件表达式、函数或其他方法来实现。

在pandas中,可以使用条件表达式来创建新的列。条件表达式通常使用布尔运算符(如==、!=、>、<、>=、<=)来比较数据框中的某一列与某个值或其他列的关系。根据条件表达式的结果,可以使用.loc或.iloc方法选择满足条件的行,并在新的列中赋予相应的值。

以下是一个示例代码,演示如何基于序列条件创建新的pandas列:

代码语言:python
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import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件表达式创建新的列
df['C'] = df['A'] * 2  # 根据列A的值乘以2创建新的列C
df['D'] = df['B'] > 30  # 根据列B的值是否大于30创建新的列D

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   A   B   C      D
0  1  10   2  False
1  2  20   4  False
2  3  30   6  False
3  4  40   8   True
4  5  50  10   True

在这个示例中,我们创建了两个新的列C和D。列C的值是列A的值乘以2,列D的值是根据列B的值是否大于30进行判断的布尔值。

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