如何根据条件用现有列的值填充新列？

根据条件用现有列的值填充新列可以通过以下几个步骤实现：

首先，需要确定填充新列的条件。条件可以是基于现有列的某些特定值或者某些逻辑表达式。
接下来，根据条件筛选出符合条件的行。可以使用条件语句或者逻辑运算符来实现。
然后，将符合条件的行的现有列的值复制到新列中。可以使用赋值操作符将现有列的值赋给新列。
最后，对于不符合条件的行，可以选择留空或者填充默认值。

以下是一个示例代码，演示如何使用Python的pandas库实现根据条件用现有列的值填充新列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件填充新列
df['New_Column'] = ''  # 创建一个新列

# 根据条件填充新列的值
df.loc[df['Age'] < 30, 'New_Column'] = df.loc[df['Age'] < 30, 'Name']

# 打印结果
print(df)

在上述示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和性别的数据集。然后，我们根据条件Age < 30筛选出年龄小于30的行，并将这些行的姓名填充到新列New_Column中。最后，打印出结果。

这是一个简单的示例，实际应用中可以根据具体需求进行更复杂的条件判断和填充操作。

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