Python中,可以使用pandas库来构建和操作数据框(DataFrame)。数据框是一种二维表格结构,类似于Excel中的数据表,它提供了灵活的数据处理和分析功能。
要根据条件和查询构建pandas数据框的列,可以按照以下步骤进行:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
condition = (df['age'] >= 18) & (df['gender'] == 'female')
df['new_column'] = np.where(condition, 'True', 'False')
这将在数据框中添加一个名为"new_column"的新列,并根据条件和查询结果为满足条件的行赋值为"True",不满足条件的行赋值为"False"。
完整示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame()
# 假设已有age和gender两列数据
df['age'] = [15, 20, 25, 30, 35]
df['gender'] = ['male', 'female', 'female', 'male', 'female']
# 定义条件和查询
condition = (df['age'] >= 18) & (df['gender'] == 'female')
# 根据条件和查询构建新的列
df['new_column'] = np.where(condition, 'True', 'False')
# 打印输出数据框
print(df)
以上代码将输出如下结果:
age gender new_column
0 15 male False
1 20 female True
2 25 female True
3 30 male False
4 35 female True
这样就根据条件和查询成功构建了一个名为"new_column"的新列。
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