Python:基于多个条件从行创建新列

Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、可读性强、功能强大等特点。在数据处理和分析领域，Python被广泛应用。基于多个条件从行创建新列是指根据多个条件对数据表的行进行筛选，并根据筛选结果创建新的列。

在Python中，可以使用pandas库来实现基于多个条件从行创建新列的操作。pandas是一个强大的数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。

下面是一个示例代码，演示了如何使用pandas实现基于多个条件从行创建新列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据表
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male'],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建新列
df['NewColumn'] = ''

# 根据条件设置新列的值
df.loc[(df['Age'] < 30) & (df['Gender'] == 'Male'), 'NewColumn'] = 'Young Male'
df.loc[(df['Age'] >= 30) & (df['Gender'] == 'Male'), 'NewColumn'] = 'Old Male'
df.loc[df['Gender'] == 'Female', 'NewColumn'] = 'Female'

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

      Name  Age  Gender  Salary   NewColumn
0    Alice   25  Female    5000      Female
1      Bob   30    Male    6000    Old Male
2  Charlie   35    Male    7000    Old Male
3    David   40    Male    8000    Old Male

在这个示例中，我们根据年龄和性别的条件，创建了一个新的列"NewColumn"。根据条件的不同，新列的值被设置为"Young Male"、"Old Male"或"Female"。

对于基于多个条件从行创建新列的应用场景，一个常见的例子是根据用户的购买记录和消费金额，创建一个新的列来表示用户的消费等级。根据不同的消费金额范围，可以将用户划分为不同的消费等级，从而进行个性化的营销和推荐。

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