Pandas Dataframe列上的条件逻辑

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了一个名为DataFrame的数据结构，用于处理和操作结构化数据。在Pandas DataFrame中，可以使用条件逻辑来筛选和操作列数据。

条件逻辑是指根据特定条件对数据进行筛选、过滤或操作的过程。在Pandas中，可以使用布尔运算符（如大于、小于、等于等）和逻辑运算符（如与、或、非）来构建条件表达式。

下面是一个示例，展示了如何在Pandas DataFrame列上使用条件逻辑：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件逻辑筛选年龄大于30的行
filtered_df = df[df['Age'] > 30]

# 使用条件逻辑对工资进行操作
df.loc[df['Salary'] > 60000, 'Salary'] = df['Salary'] * 1.1

# 使用条件逻辑创建新的列
df['Senior'] = df['Age'] > 35

# 打印结果
print(filtered_df)
print(df)

在上述示例中，我们首先使用条件逻辑筛选出年龄大于30的行，然后使用条件逻辑对工资大于60000的行进行操作，将其增加10%。最后，我们使用条件逻辑创建了一个新的列，表示是否年龄大于35。

Pandas提供了丰富的条件逻辑操作方法，可以根据具体需求进行灵活的数据处理和操作。在实际应用中，Pandas DataFrame的条件逻辑常用于数据筛选、数据清洗、数据转换等场景。

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