Python:根据来自另外两个列的值有条件地创建新列

Python中可以使用pandas库来根据来自另外两个列的值有条件地创建新列。pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的数据处理和操作功能。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以使用pandas的DataFrame来创建一个数据表，并填充数据：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们有一个包含三列（A、B、C）的数据表df。接下来，我们可以使用条件语句来创建新列D，根据A和B列的值来确定新列的值：

df['D'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'] if row['A'] > row['B'] else row['A'] - row['B'], axis=1)

上述代码中，我们使用了lambda函数来定义条件语句，如果A列的值大于B列的值，则新列D的值为A列的值加上B列的值，否则为A列的值减去B列的值。通过apply函数，我们可以将这个条件应用到每一行上。

最后，我们可以打印出新的数据表df，查看新列D的结果：

print(df)

输出结果如下：

   A   B   C  D
0  1   6  11 -5
1  2   7  12 -5
2  3   8  13 -5
3  4   9  14 -5
4  5  10  15 -5

这样，我们就成功地根据来自另外两个列的值有条件地创建了新列D。

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