基于dataframe colium值的Panda中的IF else

在Pandas中，可以使用DataFrame的列值来实现IF-ELSE逻辑。具体而言，可以使用np.where()函数或DataFrame.loc[]方法来实现。

1. 使用np.where()函数： np.where()函数可以根据条件在两个值之间进行选择。语法如下：

import numpy as np
import pandas as pd

df['new_column'] = np.where(df['column'] > threshold, value_if_true, value_if_false)

其中，df['column']是要进行条件判断的列，threshold是阈值，value_if_true是当条件为真时的值，value_if_false是当条件为假时的值。这样，根据条件判断结果，会在df中创建一个新的列new_column。

1. 使用DataFrame.loc[]方法： DataFrame.loc[]方法可以根据条件选择满足条件的行，并对指定列进行赋值。语法如下：

import pandas as pd

df.loc[df['column'] > threshold, 'new_column'] = value_if_true
df.loc[df['column'] <= threshold, 'new_column'] = value_if_false

其中，df['column']是要进行条件判断的列，threshold是阈值，new_column是要创建或更新的列，value_if_true是当条件为真时的值，value_if_false是当条件为假时的值。这样，根据条件判断结果，会在df中创建或更新new_column列。

应用场景： 使用基于DataFrame列值的IF-ELSE逻辑可以实现对数据进行条件筛选、分类和转换的操作。例如，可以根据某一列的数值大小，将数据分为不同的类别，或者根据某一列的数值进行数据清洗和转换。

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