Pandas:如果另一列-行值的字符串以("A"，"B"，"C")开头，则用(1,2,3)做一列

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Pandas中，可以使用条件判断来对DataFrame中的数据进行筛选和修改。根据题目的要求，如果另一列-行值的字符串以("A"，"B"，"C")开头，则用(1,2,3)做一列。下面是实现这个功能的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': ['A123', 'B456', 'C789', 'D123']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件判断筛选和修改数据
mask = df['col1'].str.startswith(('A', 'B', 'C'))
df.loc[mask, 'new_col'] = [1, 2, 3]

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   col1  new_col
0  A123      1.0
1  B456      2.0
2  C789      3.0
3  D123      NaN

在上面的代码中，首先创建了一个示例的DataFrame，其中包含了一个名为"col1"的列。然后使用str.startswith()方法判断"col1"列中的字符串是否以("A"，"B"，"C")开头，得到一个布尔类型的Series。接着使用这个布尔类型的Series作为索引，通过df.loc[]方法将满足条件的行的"new_col"列赋值为[1, 2, 3]。最后打印出结果。

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