使用pandas中基于循环的多个特定条件计算多个列

在pandas中，可以使用基于循环的多个特定条件来计算多个列。下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用循环和条件语句来计算多个列。首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个包含多个列的DataFrame：

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

接下来，我们可以使用循环和条件语句来计算新的列。假设我们想要根据以下条件计算新的列D和E：

• 如果列A的值大于2且列B的值小于8，则列D的值为列A的值加上列B的值；
• 如果列A的值小于等于2或列B的值大于等于8，则列E的值为列A的值减去列B的值。

我们可以使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行，并根据条件计算新的列的值：

for index, row in df.iterrows():
    if row['A'] > 2 and row['B'] < 8:
        df.at[index, 'D'] = row['A'] + row['B']
    elif row['A'] <= 2 or row['B'] >= 8:
        df.at[index, 'E'] = row['A'] - row['B']

最后，我们可以查看计算后的DataFrame：

print(df)

输出结果如下：

   A   B   C     D    E
0  1   6  11   NaN -5.0
1  2   7  12   NaN -5.0
2  3   8  13  11.0  NaN
3  4   9  14   NaN  NaN
4  5  10  15   NaN  NaN

在这个例子中，我们使用了循环和条件语句来计算新的列D和E，并将结果存储在DataFrame中。请注意，使用循环和条件语句计算多个列可能会导致性能问题，特别是在处理大型数据集时。在实际应用中，我们可以尝试使用向量化操作或使用pandas的内置函数来提高计算效率。

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