在Python中,可以使用apply方法向pandas DataFrame添加一个有条件的、基于列表的列,以尽可能省时。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
'Age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个条件列表
conditions = [df['Age'] < 26, df['Age'] >= 26]
# 创建一个值列表,与条件列表对应
values = ['Young', 'Adult']
# 使用apply方法添加新列
df['Age Category'] = df['Age'].apply(lambda x: values[conditions.index(True)])
print(df)
上述代码中,我们首先创建了一个示例DataFrame,包含了“Name”和“Age”两列。然后,我们定义了一个条件列表,该列表根据“Age”列的值进行条件判断。接下来,我们定义了一个值列表,与条件列表中的条件一一对应。最后,我们使用apply方法将新列“Age Category”添加到DataFrame中,其中lambda函数根据条件列表的结果选择对应的值,并将其赋给新列。
上述代码的输出结果为:
Name Age Age Category
0 John 25 Young
1 Emma 28 Adult
2 Mike 30 Adult
在这个例子中,我们根据“Age”列的值,将年龄分类为“Young”和“Adult”两个类别,并将结果保存在新的“Age Category”列中。
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