如何在不使用where函数的情况下，根据pandas DataFrame下的其他列有条件地选择列？

要在不使用where函数的情况下，根据pandas DataFrame下的其他列有条件地选择列，可以使用pandas的条件索引。

条件索引是一种根据指定条件来选择DataFrame中的行或列的方法。下面是使用条件索引来选择列的步骤：

1. 定义条件：根据DataFrame中的其他列设置条件。例如，假设我们有一个DataFrame df，其中包含列A、B和C，我们想根据列B的值大于10选择列A和C，我们可以定义条件为：condition = df['B'] > 10。
2. 选择列：使用条件索引选择列A和C。可以通过以下两种方式之一来实现：
   • 使用DataFrame的索引器loc：selected_columns = df.loc[condition, ['A', 'C']]。
   • 使用DataFrame的布尔索引：selected_columns = df[condition][['A', 'C']]。

条件索引的优势是可以根据多个列的条件来选择列，灵活性更高。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义条件
condition = df['B'] > 10

# 使用条件索引选择列A和C
selected_columns = df.loc[condition, ['A', 'C']]

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