使用掩码字符串值在Pandas Data-frame中创建新列

在Pandas Data-frame中使用掩码字符串值创建新列的步骤如下：

首先，导入Pandas库并加载数据到Data-frame中：

import pandas as pd

# 创建一个示例Data-frame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 30, 24],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，使用掩码字符串值创建一个新的列。掩码字符串值是一个布尔字符串，用于指示哪些行应该被选中。可以使用条件表达式来创建掩码字符串值。

# 创建一个掩码字符串值
mask = df['City'] == 'London'

然后，使用掩码字符串值创建一个新的列，并为选中的行赋予相应的值。

# 使用掩码字符串值创建新列
df['IsLondon'] = mask

现在，Data-frame中将会有一个名为'IsLondon'的新列，其中包含布尔值，表示每行是否为伦敦。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例Data-frame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 30, 24],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个掩码字符串值
mask = df['City'] == 'London'

# 使用掩码字符串值创建新列
df['IsLondon'] = mask

print(df)

输出结果如下：

    Name  Age       City  IsLondon
0   John   25   New York     False
1   Emma   28     London      True
2   Mike   30      Paris     False
3  Sophia   24      Tokyo     False

这个例子中，我们使用了一个掩码字符串值来判断哪些行的'City'列值为'London'，并将结果存储在新的'IsLondon'列中。