Python DataFrame:基于条件映射两列？

Python DataFrame是pandas库中的一个数据结构，用于处理和分析数据。DataFrame类似于电子表格或SQL表，可以对数据进行灵活的操作和处理。

基于条件映射两列的操作可以使用pandas的apply方法结合lambda函数来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 条件映射函数
def condition_mapping(row):
    if row['A'] > 3:
        return row['B']
    else:
        return row['A']

# 应用条件映射函数到两列数据
df['C'] = df.apply(lambda row: condition_mapping(row), axis=1)

print(df)

输出结果为：

   A   B   C
0  1   6   1
1  2   7   2
2  3   8   3
3  4   9   9
4  5  10  10

上述代码中，通过apply方法和lambda函数，将条件映射函数应用到DataFrame的每一行，根据条件判断来填充新的列C。当A的值大于3时，C列的值为对应行的B列的值，否则为A列的值。

这种基于条件映射两列的操作在数据清洗和转换中非常常见，可以根据实际需求进行自定义的映射逻辑。

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