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如何使用列表理解在Pandas中执行条件列操作?

在Pandas中,可以使用列表理解(List Comprehension)来执行条件列操作。列表理解是一种简洁而强大的语法,可以通过在方括号内定义一个表达式和一个迭代器,快速生成新的列表。

要在Pandas中使用列表理解执行条件列操作,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入Pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个DataFrame对象:
代码语言:txt
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data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 22, 30],
        'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用列表理解创建一个新的条件列:
代码语言:txt
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df['IsAdult'] = ['Yes' if age >= 18 else 'No' for age in df['Age']]

在上述代码中,我们使用列表理解来创建一个名为'IsAdult'的新列。根据'Age'列的值,如果年龄大于等于18,则将'IsAdult'列设置为'Yes',否则设置为'No'。

  1. 打印DataFrame对象,查看结果:
代码语言:txt
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print(df)

输出结果:

代码语言:txt
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    Name  Age  Gender IsAdult
0   John   25    Male     Yes
1   Emma   28  Female     Yes
2   Mike   22    Male     Yes
3  Sophia   30  Female     Yes

可以看到,根据条件列操作,成功地创建了一个新的'IsAdult'列。

列表理解在Pandas中执行条件列操作的优势是简洁高效,可以快速生成新的列。它适用于各种条件列操作,例如根据某一列的值进行分类、根据多个列的值进行复杂的条件判断等。

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