如何根据其他行的条件创建列- Pandas Dataframe？

在Pandas中，可以使用apply()函数根据其他列的条件创建新的列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000],
        'Department': ['HR', 'IT', 'IT', 'HR']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件创建新的列
df['Bonus'] = df.apply(lambda row: row['Salary'] * 0.1 if row['Department'] == 'IT' else 0, axis=1)

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果如下：

      Name  Age  Salary Department  Bonus
0    Alice   25    5000         HR      0
1      Bob   30    6000         IT    600
2  Charlie   35    7000         IT    700
3    David   40    8000         HR      0

在上述代码中，我们使用apply()函数和lambda表达式创建了一个名为"Bonus"的新列。lambda表达式根据"Department"列的值判断是否为"IT"，如果是，则将"Salary"列的值乘以0.1作为"Bonus"列的值，否则为0。

这种方法可以根据其他列的条件创建新的列，可以根据实际需求进行修改。在实际应用中，可以根据不同行业的条件创建不同的列，以满足数据分析和处理的需求。

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