是指在满足特定条件的情况下,向DataFrame中添加新的值。
在pandas中,可以使用条件语句和索引操作来实现这个目标。下面是一个完善且全面的答案:
要将值添加到pandas DataFrame给定条件,可以按照以下步骤进行操作:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
'Age': [20, 21, 19, 22],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
condition = df['Age'] > 20
df.loc[condition, 'New_Column'] = 'New Value'
这将在满足条件Age > 20
的行中添加一个名为New_Column
的新列,并将其值设置为New Value
。
完整的代码示例如下:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
'Age': [20, 21, 19, 22],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
condition = df['Age'] > 20
df.loc[condition, 'New_Column'] = 'New Value'
print(df)
输出结果:
Name Age City New_Column
0 Tom 20 New York NaN
1 Nick 21 Paris New Value
2 John 19 London NaN
3 Sam 22 Tokyo New Value
这个例子中,我们根据条件Age > 20
向DataFrame中添加了一个新的列New_Column
,并将满足条件的行的值设置为New Value
。
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