如何使用属性添加基于Python DataFrame数据集的指标，并作为单独的列添加？

在Python中，可以使用属性添加基于DataFrame数据集的指标，并将其作为单独的列添加。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加一个指标列，计算每个人的年薪
df['Annual Salary'] = df['Salary'] * 12

# 添加一个指标列，根据年龄判断是否为青年
df['Is Youth'] = df['Age'].apply(lambda x: True if x < 30 else False)

# 打印添加指标列后的DataFrame
print(df)

运行以上代码，将会输出以下结果：

  Name  Age  Salary  Annual Salary  Is Youth
0   Tom   20    5000          60000      True
1  Nick   25    6000          72000      True
2  John   30    7000          84000     False
3   Sam   35    8000          96000     False

在这个例子中，我们使用了属性添加的方式，通过对现有列进行运算或应用函数，创建了两个新的指标列：'Annual Salary'和'Is Youth'。'Annual Salary'列计算了每个人的年薪，'Is Youth'列根据年龄判断是否为青年。

这种属性添加指标的方法可以根据实际需求进行扩展和修改，可以根据不同的条件和计算逻辑创建各种指标列。

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