pandas DataFrame中的新列以其他列的值为条件

在pandas DataFrame中，可以通过使用其他列的值作为条件来创建新列。这可以通过使用条件语句和逻辑运算符来实现。

首先，我们需要使用条件语句（如if-else语句）和逻辑运算符（如==、>、<等）来创建一个布尔型的Series，该Series的每个元素表示对应行是否满足条件。然后，我们可以使用这个布尔型Series作为索引，将满足条件的行的特定列的值赋给新列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建新列D，以列A的值大于2为条件，取列B的值
df['D'] = df['B'][df['A'] > 2]

print(df)

输出结果：

   A   B    C     D
0  1  10  100  NaN
1  2  20  200  NaN
2  3  30  300  30.0
3  4  40  400  40.0
4  5  50  500  50.0

在这个示例中，我们创建了一个新列D，以列A的值大于2为条件，取列B的值。对于满足条件的行，新列D中对应的值为列B的值；对于不满足条件的行，新列D中对应的值为NaN。

这个功能在数据处理和分析中非常有用，可以根据特定条件创建新的衍生变量，进一步分析和处理数据。

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