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将值添加到pandas DataFrame给定条件

是指在满足特定条件的情况下,向DataFrame中添加新的值。

在pandas中,可以使用条件语句和索引操作来实现这个目标。下面是一个完善且全面的答案:

要将值添加到pandas DataFrame给定条件,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个DataFrame:
代码语言:txt
复制
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 21, 19, 22],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义条件:
代码语言:txt
复制
condition = df['Age'] > 20
  1. 使用条件语句和索引操作将值添加到DataFrame:
代码语言:txt
复制
df.loc[condition, 'New_Column'] = 'New Value'

这将在满足条件Age > 20的行中添加一个名为New_Column的新列,并将其值设置为New Value

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 21, 19, 22],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

condition = df['Age'] > 20
df.loc[condition, 'New_Column'] = 'New Value'

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
   Name  Age      City New_Column
0   Tom   20  New York        NaN
1  Nick   21     Paris  New Value
2  John   19    London        NaN
3   Sam   22     Tokyo  New Value

这个例子中,我们根据条件Age > 20向DataFrame中添加了一个新的列New_Column,并将满足条件的行的值设置为New Value

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