如何使用多个条件在Pandas中添加新列

在Pandas中，可以使用多个条件来添加新列。下面是使用多个条件在Pandas中添加新列的步骤：

1. 导入Pandas库：
2. 导入Pandas库：
3. 创建一个DataFrame对象：
4. 创建一个DataFrame对象：
5. 使用多个条件创建一个新列：
6. 使用多个条件创建一个新列：
7. 在上述代码中，使用了多个条件语句来创建一个名为"Category"的新列。根据年龄和性别的不同条件，可以将其分类为"Young Male"、"Adult Male"、"Young Female"、"Adult Female"或"Unknown"。
   • 第一个条件 (df['Age'] < 30) & (df['Gender'] == 'Male') 检查年龄小于30且性别为男性的行。
   • 第二个条件 (df['Age'] >= 30) & (df['Gender'] == 'Male') 检查年龄大于等于30且性别为男性的行。
   • 第三个条件 (df['Age'] < 30) & (df['Gender'] == 'Female') 检查年龄小于30且性别为女性的行。
   • 第四个条件 (df['Age'] >= 30) & (df['Gender'] == 'Female') 检查年龄大于等于30且性别为女性的行。
   • 最后一个条件是默认情况，如果不满足以上条件，则设置为"Unknown"。

• 打印DataFrame对象以查看结果：
• 打印DataFrame对象以查看结果：
• 输出结果如下：
• 输出结果如下：
• 在新的"Category"列中，根据条件，每个人被分类到了相应的类别中。

Pandas是一个功能强大的数据处理和分析库，常用于数据清洗、转换和统计分析。它提供了简单且灵活的方法来处理数据，同时具有很好的性能。Pandas支持多种数据类型，如数值、字符串、日期等，并且能够处理大规模数据集。

适用场景：

• 数据清洗与转换：使用Pandas可以方便地加载、处理和清洗各种格式的数据，如CSV、Excel、数据库等。
• 数据分析与统计：Pandas提供了许多用于数据分组、聚合、筛选和统计的功能，可以进行数据探索和分析。
• 特征工程：在机器学习和数据挖掘中，Pandas可以用于特征工程，包括创建新特征、处理缺失值、归一化等。
• 数据可视化：Pandas可以与其他数据可视化库（如Matplotlib和Seaborn）结合使用，用于绘制图表和可视化分析结果。

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