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pandas基于其他列创建新列

pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和分析。在pandas中，可以通过基于其他列创建新列来进行数据转换和衍生。

基于其他列创建新列是指根据已有的列的值进行计算或者逻辑判断，然后将计算结果或判断结果赋值给新的列。这样可以方便地进行数据的衍生和扩展，以满足特定的分析需求。

在pandas中，可以使用以下方式基于其他列创建新列：

使用算术运算符：可以使用加减乘除等算术运算符对列进行运算，然后将结果赋值给新的列。例如，可以通过将两列相加创建新的列：df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']。
使用函数：可以使用内置的函数或自定义的函数对列进行计算，然后将结果赋值给新的列。例如，可以使用numpy库的函数对列进行数学运算：df['new_column'] = np.sqrt(df['column1'])。
使用条件判断：可以使用条件判断语句对列进行逻辑判断，然后将判断结果赋值给新的列。例如，可以使用numpy库的where函数对列进行条件判断：df['new_column'] = np.where(df['column1'] > 0, 'positive', 'negative')。
使用字符串操作：如果列的数据类型是字符串，可以使用字符串操作函数对列进行处理，然后将结果赋值给新的列。例如，可以使用str属性的contains方法判断字符串是否包含某个子串：df['new_column'] = df['column1'].str.contains('keyword')。

pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/

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