使用其他列的条件计算pandas中的新列

在pandas中，可以使用其他列的条件来计算新列。这可以通过使用条件语句和逻辑运算符来实现。

首先，我们需要创建一个DataFrame对象，其中包含我们要使用的列。然后，我们可以使用条件语句和逻辑运算符来计算新列。

例如，假设我们有一个包含"age"和"gender"列的DataFrame，我们想要根据"age"列的值来计算一个新的"category"列，根据以下条件：

• 如果年龄小于18岁，则类别为"青少年"
• 如果年龄在18到65岁之间，则类别为"成年人"
• 如果年龄大于65岁，则类别为"老年人"

我们可以使用以下代码来实现这个目标：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'age': [15, 25, 35, 45, 55, 65, 75],
        'gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件语句计算新列
df['category'] = ''
df.loc[df['age'] < 18, 'category'] = '青少年'
df.loc[(df['age'] >= 18) & (df['age'] <= 65), 'category'] = '成年人'
df.loc[df['age'] > 65, 'category'] = '老年人'

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   age gender category
0   15      M     青少年
1   25      F     成年人
2   35      M     成年人
3   45      F     成年人
4   55      M     成年人
5   65      F     成年人
6   75      M     老年人

在这个例子中，我们使用了条件语句和逻辑运算符来计算新的"category"列。根据不同的年龄范围，我们将不同的类别赋给新列。最后，我们打印出DataFrame对象，显示了计算后的结果。

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