基于不同的索引在pandas中添加新的条件列
在pandas中，可以使用不同的索引来添加新的条件列。具体步骤如下：
- 首先，确保已经导入了pandas库：
import pandas as pd - 创建一个DataFrame对象，可以通过字典、列表等方式创建数据。例如，创建一个包含姓名、年龄和性别的DataFrame：
- 创建一个DataFrame对象，可以通过字典、列表等方式创建数据。例如，创建一个包含姓名、年龄和性别的DataFrame：
- 使用
set_index()方法设置索引，可以选择一个或多个列作为索引。例如，将姓名列设置为索引： - 使用
set_index()方法设置索引，可以选择一个或多个列作为索引。例如，将姓名列设置为索引： - 添加新的条件列，可以使用
apply()方法结合lambda函数来实现。lambda函数可以根据指定的索引值进行条件判断，并返回相应的结果。例如，根据年龄列添加一个是否成年的条件列： - 添加新的条件列，可以使用
apply()方法结合lambda函数来实现。lambda函数可以根据指定的索引值进行条件判断，并返回相应的结果。例如，根据年龄列添加一个是否成年的条件列： - 这样就在DataFrame中添加了一个名为"是否成年"的条件列，根据年龄判断是否成年。
- 最后，可以通过打印DataFrame来查看结果：
- 最后，可以通过打印DataFrame来查看结果：
- 输出结果如下：
- 输出结果如下：
在这个例子中，我们使用了pandas库中的set_index()方法设置了姓名列作为索引，然后使用apply()方法结合lambda函数根据年龄列添加了一个是否成年的条件列。这个例子展示了如何在pandas中基于不同的索引添加新的条件列。
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