创建一个新的pandas列，作为另一列的行子集的结果

在pandas中，可以通过使用条件语句来创建一个新的列，该列作为另一列的行子集的结果。下面是一个完善且全面的答案：

要创建一个新的pandas列作为另一列的行子集的结果，可以使用条件语句和布尔索引来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 28],
        'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个新的列作为另一列的行子集的结果
df['Subset'] = df['Age'][df['Gender'] == 'Female']

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   Name  Age  Gender  Subset
0  John   25    Male     NaN
1  Emma   30  Female    30.0
2  Mike   35    Male     NaN
3  Emily  28  Female    28.0

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的数据集。然后，我们使用条件语句 df['Gender'] == 'Female' 来筛选出性别为女性的行。接下来，我们使用布尔索引 df['Age'][df['Gender'] == 'Female'] 来获取符合条件的年龄列的子集。最后，我们将这个子集作为新的列 'Subset' 添加到数据集中。

这种方法可以用于根据特定条件创建新的列，以便根据行子集的结果进行进一步的分析和处理。

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