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Pandas:迭代现有列并基于条件创建新列

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了丰富的数据结构和数据分析函数,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。

在Pandas中,可以使用迭代现有列的方式来创建新列,并且可以基于条件进行操作。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 迭代现有列并基于条件创建新列
df['NewColumn'] = ''
for index, row in df.iterrows():
    if row['Age'] < 30:
        df.at[index, 'NewColumn'] = 'Young'
    else:
        df.at[index, 'NewColumn'] = 'Old'

# 打印DataFrame
print(df)

运行以上代码,输出结果如下:

代码语言:txt
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   Name  Age  Gender NewColumn
0   Tom   20    Male     Young
1  Nick   25    Male     Young
2  John   30    Male       Old
3 Alice   35  Female       Old

在这个示例中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的DataFrame。然后,我们使用迭代现有列的方式遍历DataFrame的每一行,并根据年龄的条件来创建新列"NewColumn"。如果年龄小于30岁,则将"NewColumn"设置为"Young",否则设置为"Old"。

这个示例展示了如何使用Pandas进行数据处理和条件操作。在实际应用中,Pandas可以用于各种数据分析和数据处理任务,例如数据清洗、数据转换、数据聚合、数据可视化等。

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