将基于条件的列添加到df的有效方法

是使用df.loc方法。df.loc方法允许根据条件选择行和列，并进行赋值操作。

具体步骤如下：

1. 首先，使用条件语句创建一个布尔索引，该索引将选择满足条件的行。例如，假设我们要选择df中"age"列大于等于18的行，可以使用condition = df['age'] >= 18。
2. 然后，使用df.loc方法将新列添加到df中。例如，假设我们要将一个名为"adult"的新列添加到df中，该列的值为满足条件的行的"age"列的值，可以使用df.loc[condition, 'adult'] = df.loc[condition, 'age']。

这样，满足条件的行的"age"列的值将被添加到新列"adult"中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 17, 30, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建条件
condition = df['age'] >= 18

# 添加新列
df.loc[condition, 'adult'] = df.loc[condition, 'age']

print(df)

输出结果为：

      name  age  adult
0    Alice   25   25.0
1      Bob   17    NaN
2  Charlie   30   30.0
3    David   20   20.0

在这个例子中，满足条件的行是第0、2、3行，它们的"age"列的值被添加到了新列"adult"中。第1行不满足条件，所以新列"adult"中对应的值为NaN。

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