过滤pandas数据帧和创建新列的更快方法

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Pandas是一个功能强大的数据处理库，可以对数据进行过滤和操作。以下是过滤数据帧和创建新列的更快方法的一些技巧：

1. 过滤数据帧：
   • 使用布尔索引：利用条件表达式创建一个布尔索引，将其应用到数据帧中，从而过滤出满足条件的行。例如，可以使用df[df['column'] > value]来过滤出某一列中大于特定值的行。
   • 使用query()方法：Pandas提供了query()方法，可以使用类似于SQL的语法来过滤数据帧。例如，可以使用df.query('column > value')来过滤出某一列中大于特定值的行。
   • 使用isin()方法：使用isin()方法可以过滤出匹配指定值的行。例如，可以使用df[df['column'].isin([value1, value2])]来过滤出某一列中匹配特定值的行。

• 创建新列：
  • 使用assign()方法：Pandas的assign()方法可以在数据帧中添加新列，并返回一个包含新列的新数据帧。例如，可以使用df.assign(new_column=value)来创建一个名为"new_column"的新列。
  • 使用apply()方法：通过使用apply()方法和一个自定义函数，可以在数据帧中进行复杂的操作，并创建新列。例如，可以使用df['new_column'] = df['column'].apply(custom_function)来创建一个名为"new_column"的新列。

这些方法可以提高过滤和创建新列的效率，从而加快数据处理的速度。

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