Pandas基于另一列中的条件应用

Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库。它提供了丰富的数据结构和数据操作功能，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Pandas中，基于另一列中的条件应用可以通过使用条件语句和逻辑运算符来实现。下面是一个示例：

假设我们有一个包含学生信息的数据表，其中包括学生姓名、年龄和成绩三列。我们想要根据学生的成绩情况，给他们打上优秀、良好和及格的标签。可以使用Pandas的条件语句和逻辑运算符来实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据表
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [18, 19, 20, 21],
        '成绩': [85, 92, 78, 65]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据成绩条件应用标签
df['标签'] = ''
df.loc[df['成绩'] >= 90, '标签'] = '优秀'
df.loc[(df['成绩'] >= 80) & (df['成绩'] < 90), '标签'] = '良好'
df.loc[df['成绩'] < 80, '标签'] = '及格'

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   姓名  年龄  成绩  标签
0  张三  18  85  良好
1  李四  19  92  优秀
2  王五  20  78  及格
3  赵六  21  65  及格

在这个例子中，我们根据成绩的不同条件，给学生打上了相应的标签。如果成绩大于等于90，标签为"优秀"；如果成绩大于等于80且小于90，标签为"良好"；如果成绩小于80，标签为"及格"。

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