Python添加一个新列并根据另一列的条件填充值

在Python中，可以使用pandas库来添加一个新列并根据另一列的条件填充值。下面是一个完善且全面的答案：

在使用Python进行数据处理和分析时，pandas是一个非常强大的库。它提供了DataFrame数据结构，可以方便地进行数据操作和转换。要添加一个新列并根据另一列的条件填充值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象，可以从文件中读取数据或手动创建：

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

这里创建了一个包含姓名、年龄和性别的DataFrame对象。

1. 添加新列并根据条件填充值：

df['NewColumn'] = ''  # 先创建一个空的新列
df.loc[df['Age'] < 30, 'NewColumn'] = 'Young'  # 根据年龄小于30的条件填充值
df.loc[df['Age'] >= 30, 'NewColumn'] = 'Old'  # 根据年龄大于等于30的条件填充值

这里使用了.loc方法来选择满足条件的行，并在新列中填充相应的值。可以根据具体的条件进行修改。

1. 查看结果：

print(df)

输出结果如下：

  Name  Age  Gender NewColumn
0   Tom   20    Male     Young
1  Nick   25    Male     Young
2  John   30    Male       Old
3   Amy   35  Female       Old

可以看到，新列已经成功添加并根据条件填充了相应的值。

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