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Python:创建带有条件和“包含”-Statement的新列

Python是一种高级编程语言,具有简洁、易读、易学的特点。它被广泛应用于各个领域,包括云计算、人工智能、数据分析等。在云计算领域中,Python可以用于开发各种应用程序、自动化脚本和工具。

在Python中,可以使用条件语句和"包含"语句来创建带有条件和"包含"的新列。条件语句可以根据特定的条件来执行不同的操作,而"包含"语句可以判断某个元素是否存在于一个集合中。

下面是一个示例代码,演示了如何使用条件和"包含"语句来创建新列:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个新列,根据条件设置值
df['Category'] = ''
df.loc[df['Age'] < 30, 'Category'] = 'Young'
df.loc[df['Age'] >= 30, 'Category'] = 'Old'

# 创建一个新列,判断元素是否存在于集合中
categories = ['Young', 'Middle-aged', 'Old']
df['IsCategory'] = df['Category'].isin(categories)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码,输出结果如下:

代码语言:txt
复制
      Name  Age  Gender     Category  IsCategory
0    Alice   25  Female        Young        True
1      Bob   30    Male          Old        True
2  Charlie   35    Male          Old        True
3    David   40    Male          Old        True

在这个示例中,我们使用了pandas库来处理数据。首先,我们创建了一个空的新列"Category",然后使用条件语句根据年龄设置该列的值。接下来,我们创建了一个新列"IsCategory",使用"包含"语句判断"Category"列的值是否存在于预定义的集合中。

这个示例展示了如何使用Python创建带有条件和"包含"的新列。在实际应用中,可以根据具体需求和数据类型选择合适的条件和"包含"语句来处理数据。

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