如何根据另一列的值在pandas中获取新列？

在pandas中，可以使用条件语句和布尔索引来根据另一列的值获取新列。以下是一种常见的方法：

1. 首先，导入pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用条件语句创建一个布尔索引，以选择满足特定条件的行。例如，如果我们想根据"age"列的值大于等于18来选择行：

# 创建布尔索引
bool_index = df['age'] >= 18

1. 使用布尔索引选择满足条件的行，并在新列中存储相应的值。例如，如果我们想在新列"category"中存储满足条件的行的"category"列的值：

# 在新列中存储值
df.loc[bool_index, 'new_column'] = df.loc[bool_index, 'category']

这样，根据另一列的值，在pandas中获取新列的过程就完成了。

请注意，上述代码中的"data.csv"是示例数据集的文件名，你需要根据实际情况修改为你的数据集文件名。另外，"age"、"category"、"new_column"是示例列名，你需要根据你的数据集的实际列名进行修改。

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