在Pandas中基于多个条件创建多个新列

在Pandas中，可以使用条件语句和逻辑运算符来基于多个条件创建多个新列。下面是一个完善且全面的答案：

在Pandas中，可以使用np.where()函数来基于多个条件创建多个新列。np.where()函数接受三个参数：条件，满足条件时的值，不满足条件时的值。通过在np.where()函数中嵌套多个条件，可以创建多个新列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

# 基于多个条件创建多个新列
df['D'] = np.where((df['A'] > 2) & (df['B'] < 9), 'Yes', 'No')
df['E'] = np.where((df['A'] < 4) | (df['C'] > 13), 'True', 'False')

print(df)

输出结果如下：

   A   B   C    D      E
0  1   6  11   No   True
1  2   7  12   No   True
2  3   8  13  Yes   True
3  4   9  14   No  False
4  5  10  15   No  False

在这个示例中，我们基于多个条件创建了两个新列D和E。列D的条件是A大于2且B小于9，列E的条件是A小于4或C大于13。满足条件时，对应的新列值为指定的值，不满足条件时，对应的新列值为另一个指定的值。

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