Python Pandas :如果条件匹配，则扩展列的操作

Python Pandas是一个开源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分析工具，使得数据处理变得更加简单和高效。

在Python Pandas中，如果我们想要根据条件对数据进行筛选，并在满足条件的情况下扩展列，可以使用条件匹配来实现。具体操作如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象，用于存储数据：

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用条件匹配来筛选数据并扩展列：

df['Is_Adult'] = df['Age'] >= 18

上述代码中，我们通过df['Age'] >= 18条件匹配判断每个人的年龄是否大于等于18岁，并将结果存储在新的列Is_Adult中。如果满足条件，则该行对应的值为True，否则为False。

最终的DataFrame对象如下：

   Name  Age       City  Is_Adult
0   Tom   20   New York      True
1  Nick   25      Paris      True
2  John   30     London      True
3   Amy   35      Tokyo      True

Python Pandas的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能，可以轻松处理大规模数据集。它支持灵活的数据操作、数据清洗、数据聚合、数据可视化等功能，使得数据分析工作更加高效和便捷。

对于Python Pandas的应用场景，它广泛应用于数据分析、数据处理、数据清洗、数据可视化等领域。无论是在科学研究、金融分析、市场调研还是业务决策等方面，Python Pandas都能提供强大的支持。

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