pandas根据条件加入数据帧

pandas是一个强大的数据分析和处理工具，它提供了丰富的功能和方法来操作和处理数据。在pandas中，可以使用条件语句来过滤和选择数据，并将符合条件的数据加入到数据帧中。

要根据条件加入数据帧，可以使用pandas的条件索引和赋值操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的数据帧
df = pd.DataFrame()

# 添加数据列
df['A'] = [1, 2, 3, 4, 5]
df['B'] = [6, 7, 8, 9, 10]

# 根据条件加入数据
condition = df['A'] > 3  # 设置条件，选择'A'列中大于3的数据
df.loc[condition, 'C'] = [11, 12]  # 将符合条件的数据加入到'C'列中

print(df)

输出结果为：

   A   B     C
0  1   6   NaN
1  2   7   NaN
2  3   8   NaN
3  4   9  11.0
4  5  10  12.0

在上面的示例中，我们首先创建了一个空的数据帧df，并添加了两列数据'A'和'B'。然后，我们使用条件df['A'] > 3选择了满足条件的数据，即大于3的数据。最后，使用df.loc[condition, 'C']将符合条件的数据加入到新的列'C'中。

需要注意的是，如果条件选择的数据与数据帧的长度不一致，会自动填充缺失值NaN。

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