Pandas Dataframe:创建一个新列，并在基于两个不同列的匹配行中插入一个值

Pandas Dataframe是Python中一个强大的数据处理库，用于处理和分析结构化数据。要在Pandas Dataframe中创建一个新列，并在基于两个不同列的匹配行中插入一个值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd

1. 创建一个包含数据的Dataframe：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 创建一个新列并插入值：

df['D'] = ''  # 创建一个名为'D'的新列，并初始化为空值

# 使用条件语句和逻辑运算符在匹配行中插入值
df.loc[(df['A'] == 2) & (df['B'] == 7), 'D'] = '新值'

在上述代码中，我们首先创建了一个包含'A'、'B'和'C'三列的Dataframe。然后，我们使用df['D'] = ''创建了一个名为'D'的新列，并将其初始化为空值。接下来，我们使用条件语句(df['A'] == 2) & (df['B'] == 7)来筛选出'A'列等于2且'B'列等于7的匹配行，并使用df.loc定位到这些行，并在'D'列中插入了值'新值'。

这样，我们就成功地在基于两个不同列的匹配行中插入了一个新值。

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