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Python -根据条件和查询构建pandas数据框的列

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:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个空的数据框:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame()
  1. 定义条件和查询,可以使用比较操作符(例如等于、大于、小于等)和逻辑操作符(例如与、或、非等)来指定条件。 例如,我们定义一个查询条件为“age大于等于18并且gender为female”的查询:
代码语言:txt
复制
condition = (df['age'] >= 18) & (df['gender'] == 'female')
  1. 根据条件和查询构建新的列:
代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
   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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