迭代row if语句并添加到新列[Pandas/Python]

迭代row if语句并添加到新列是指使用Pandas/Python编程语言，在数据框中逐行迭代，并根据特定条件进行判断，然后将结果添加到新的列中。

在Pandas中，可以使用iterrows()方法来实现逐行迭代。该方法返回一个迭代器，每次迭代返回一个包含索引和行数据的元组。可以通过访问元组中的索引和行数据来进行条件判断和操作。

以下是一个示例代码，演示如何迭代行并添加到新列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加一个新列
df['New_Column'] = ''

# 迭代行并添加到新列
for index, row in df.iterrows():
    if row['Age'] > 30:
        df.at[index, 'New_Column'] = 'Old'
    else:
        df.at[index, 'New_Column'] = 'Young'

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

      Name  Age  Salary New_Column
0    Alice   25    5000      Young
1      Bob   30    6000      Young
2  Charlie   35    7000        Old

在上述示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和工资的数据框。然后，我们添加了一个名为"New_Column"的新列。接下来，我们使用iterrows()方法迭代数据框的每一行，并根据年龄的条件判断将结果添加到"New_Column"中。最后，我们打印出结果数据框。

这个方法在许多数据处理和分析的场景中非常有用，例如根据特定条件对数据进行分类、标记或筛选等操作。

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