如何访问存储在DataFrame中的对象属性来评估条件？

要访问存储在DataFrame中的对象属性来评估条件，可以使用以下方法：

1. 使用点操作符（.）访问列属性：可以通过在DataFrame名称后面加上点操作符和列名来访问特定列的属性。例如，如果DataFrame名称为df，要访问名为"column_name"的列属性，可以使用df.column_name。
2. 使用方括号（[]）访问列属性：可以使用方括号来访问列属性。例如，如果DataFrame名称为df，要访问名为"column_name"的列属性，可以使用df["column_name"]。
3. 使用条件语句评估对象属性：可以使用条件语句来评估存储在DataFrame中的对象属性。例如，如果要评估名为"column_name"的列属性是否满足某个条件，可以使用df["column_name"] > value，其中value是要比较的值。

以下是一个示例，展示如何使用上述方法访问存储在DataFrame中的对象属性来评估条件：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用点操作符访问列属性
print(df.Name)  # 访问Name列属性

# 使用方括号访问列属性
print(df['Age'])  # 访问Age列属性

# 使用条件语句评估对象属性
print(df.Age > 30)  # 评估Age列属性是否大于30

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