在Pandas Dataframe上添加列的If语句是通过使用条件判断来实现的。可以使用Pandas的apply函数结合lambda表达式来实现此功能。
首先,我们需要使用apply函数来遍历Dataframe的每一行,并根据条件判断来添加新的列。lambda表达式可以用来定义条件判断和新列的赋值逻辑。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 定义条件判断和新列的赋值逻辑
df['C'] = df.apply(lambda row: 'Yes' if row['A'] > row['B'] else 'No', axis=1)
print(df)
输出结果如下:
A B C
0 1 6 No
1 2 7 No
2 3 8 No
3 4 9 No
4 5 10 Yes
在这个示例中,我们根据'A'列和'B'列的值进行条件判断,如果'A'列的值大于'B'列的值,则新列'C'的值为'Yes',否则为'No'。
这种方法可以根据具体的条件判断逻辑进行修改,以满足不同的需求。
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