Dataframe，使用基于另一列的索引的值创建新列

Dataframe是一种二维数据结构，类似于表格或电子表格，可以用来存储和处理大量的数据。它是Pandas库中的一个重要数据结构，提供了丰富的功能和灵活的操作方式。

在创建Dataframe时，可以使用基于另一列的索引的值来创建新列。这意味着可以根据已有列的值进行计算或转换，然后将结果存储在新的列中。

例如，假设我们有一个包含学生信息的Dataframe，其中包括学生的姓名、年龄和成绩。我们可以使用基于年龄的索引值创建一个新的列，表示学生是否成年。代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建包含学生信息的Dataframe
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [18, 20, 16],
        '成绩': [90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用基于年龄的索引值创建新列
df['是否成年'] = df['年龄'] >= 18

print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   姓名  年龄  成绩  是否成年
0  张三  18  90   True
1  李四  20  85   True
2  王五  16  95   False

在这个例子中，我们根据年龄列的值创建了一个新的列"是否成年"，该列的值根据年龄是否大于等于18来判断。如果年龄大于等于18，则为True，否则为False。

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