Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库,它提供了高效的数据结构和数据分析工具,可以帮助我们进行数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等操作。
在Pandas中,按条件逐行填充新列可以通过使用条件判断和赋值操作来实现。具体步骤如下:
DataFrame
函数或从其他数据源加载数据创建DataFrame。loc
函数来定位满足条件的行,并使用赋值操作给新列赋值。下面是一个示例代码,演示了如何按条件逐行填充新列:
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义条件
condition = df['Age'] > 30
# 填充新列
df.loc[condition, 'Category'] = 'Senior'
df.loc[~condition, 'Category'] = 'Junior'
# 打印结果
print(df)
输出结果如下:
Name Age Category
0 Alice 25 Junior
1 Bob 30 Junior
2 Charlie 35 Senior
3 David 40 Senior
在这个示例中,我们根据年龄的大小,定义了一个条件df['Age'] > 30
,然后使用loc
函数和赋值操作,将满足条件的行填充为'Senior',不满足条件的行填充为'Junior',最后得到了一个新的列'Category'。
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