Pandas Dataframe New列: if x in list

Pandas是Python中一个常用的数据分析库，它提供了一个数据结构叫做DataFrame，可以用来处理和分析结构化数据。根据提供的问答内容，这里我们关注在Pandas的DataFrame中添加新列的问题。

在Pandas中，要在DataFrame中添加新列，可以使用一些内置的方法。针对给定的条件，我们可以使用np.where()函数来创建一个新的列，满足条件时为某个值，不满足时为另一个值。

以下是一个完整的答案示例：

如果要在Pandas的DataFrame中添加一个新列，该列的值根据条件是否存在于某个列表来确定，可以使用np.where()函数。np.where()函数接受三个参数，第一个参数是条件，第二个参数是满足条件时的值，第三个参数是不满足条件时的值。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

然后，我们可以创建一个示例DataFrame：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

DataFrame示例：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e

接下来，我们可以使用np.where()函数来添加新列：

my_list = ['a', 'c', 'e']

df['New Column'] = np.where(df['B'].isin(my_list), 'Yes', 'No')

在上述代码中，我们使用isin()函数来判断'B'列的值是否存在于my_list列表中。如果存在，将新列的值设置为'Yes'，否则设置为'No'。

最终的DataFrame将如下所示：

   A  B New Column
0  1  a        Yes
1  2  b         No
2  3  c        Yes
3  4  d         No
4  5  e        Yes

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