Python Pandas:为特定列值的每个实例创建新列

Python 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操作功能，特别适用于处理结构化数据。

针对问题中的具体需求，即为特定列值的每个实例创建新列，可以通过以下步骤实现：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建数据框（DataFrame）： 假设我们有一个名为df的数据框，包含多个列，其中一列为"特定列"，我们想要根据该列的值创建新列。
2. 使用条件判断创建新列：

df['新列名'] = df['特定列'].apply(lambda x: '新值' if x == '特定值' else '其他值')

上述代码中，使用了Pandas的apply函数和lambda表达式，对"特定列"的每个实例进行条件判断，如果满足条件，则为新列赋予"新值"，否则赋予"其他值"。

1. 示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'特定列': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        '其他列': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建新列
df['新列'] = df['特定列'].apply(lambda x: '新值' if x == 'A' else '其他值')

# 打印结果
print(df)

输出结果：

  特定列  其他列  新列
0   A    1  新值
1   B    2  其他值
2   C    3  其他值
3   A    4  新值
4   B    5  其他值
5   C    6  其他值

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