添加一个新的pandas数据框列，用条件计算填充它(均值if，标准差if)

在pandas中，可以使用条件计算来添加一个新的列并填充它。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 创建数据框：接下来，需要创建一个pandas数据框。可以使用以下代码创建一个示例数据框：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 添加新列并填充：使用条件计算来添加新的列并填充它。可以使用以下代码实现：

mean_value = df['A'].mean()  # 计算'A'列的均值
std_value = df['A'].std()  # 计算'A'列的标准差

df['C'] = df['A'].apply(lambda x: mean_value if x > mean_value else std_value)  # 使用条件计算填充新列'C'

在上述代码中，我们首先计算了'A'列的均值和标准差，然后使用apply函数和lambda表达式来对'A'列进行条件计算，并将结果填充到新的列'C'中。

1. 查看结果：可以使用以下代码查看添加新列后的数据框：

print(df)

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

mean_value = df['A'].mean()  # 计算'A'列的均值
std_value = df['A'].std()  # 计算'A'列的标准差

df['C'] = df['A'].apply(lambda x: mean_value if x > mean_value else std_value)  # 使用条件计算填充新列'C'

print(df)

这样就完成了在pandas数据框中添加新的列并用条件计算填充的操作。

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