Pandas:按条件逐行填充新列

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：

1. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码进行导入：
2. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码进行导入：
3. 创建DataFrame：接下来，需要创建一个DataFrame对象，可以使用Pandas提供的DataFrame函数或从其他数据源加载数据创建DataFrame。
4. 定义条件：根据需要，定义一个条件来判断是否需要填充新列。条件可以是基于某一列的数值大小、字符串匹配等。
5. 填充新列：使用条件判断和赋值操作，将满足条件的行填充新列的值。可以使用Pandas提供的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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