在Python Pandas中，如何根据现有的2列重复值添加新列

在Python Pandas中，可以使用duplicated()函数来判断DataFrame中的重复值。然后，可以使用条件判断语句和np.where()函数来根据重复值添加新列。

以下是完善且全面的答案：

在Python Pandas中，可以使用以下步骤来根据现有的两列重复值添加新列：

导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

创建一个DataFrame示例：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 4],
        'B': [5, 6, 7, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

使用duplicated()函数判断DataFrame中的重复值，并将结果保存在新列is_duplicate中：

df['is_duplicate'] = df.duplicated()

使用条件判断语句和np.where()函数根据重复值添加新列new_column：

df['new_column'] = np.where(df['is_duplicate'], '重复', '不重复')

完整的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame示例
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 4],
        'B': [5, 6, 7, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断重复值
df['is_duplicate'] = df.duplicated()

# 根据重复值添加新列
df['new_column'] = np.where(df['is_duplicate'], '重复', '不重复')

print(df)

运行结果：

   A  B  is_duplicate new_column
0  1  5         False       不重复
1  2  6         False       不重复
2  3  7         False       不重复
3  4  7         False       不重复
4  4  8          True         重复

这样就根据现有的两列重复值成功添加了新列new_column，并标记了重复和非重复的行。

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