如何基于条件在Pandas DataFrame单元格的字典中创建新的键值对

在Pandas DataFrame单元格的字典中创建新的键值对，可以通过以下步骤实现：

首先，使用条件语句筛选出需要添加键值对的行。可以使用DataFrame的条件索引功能，例如使用df[df['column_name'] > value]来选择满足条件的行。
接下来，使用.loc属性定位到满足条件的行，并使用列名来指定要添加键值对的单元格。例如，使用df.loc[df['column_name'] > value, 'new_column']来定位到满足条件的行的指定列。
最后，为定位到的单元格赋予新的键值对。可以使用字典的方式，例如df.loc[df['column_name'] > value, 'new_column'] = {'new_key': 'new_value'}。

这样，就可以在满足条件的单元格中创建新的键值对。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 30, 27],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件在DataFrame单元格的字典中创建新的键值对
df.loc[df['Age'] > 26, 'Additional Info'] = {'Key': 'Value'}

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

    Name  Age      City Additional Info
0   John   25  New York             NaN
1   Emma   28    London   {'Key': 'Value'}
2   Mike   30     Paris   {'Key': 'Value'}
3  Sophia   27     Tokyo   {'Key': 'Value'}

在这个示例中，我们根据年龄大于26的条件，在Additional Info列中创建了新的键值对{'Key': 'Value'}。