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向df中添加满足多个条件的单独df中的行数的列

在Python中，可以使用pandas库来处理数据框（DataFrame）操作。要向一个DataFrame中添加满足多个条件的单独DataFrame中的行数的列，可以按照以下步骤进行操作：

导入pandas库：

import pandas as pd

创建一个原始的DataFrame（假设为df）：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

创建一个满足条件的DataFrame（假设为condition_df）：

condition_df = df[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 9)]

获取condition_df的行数：

row_count = condition_df.shape[0]

将row_count作为新的列添加到df中：

df['New Column'] = row_count

完整的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

condition_df = df[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 9)]
row_count = condition_df.shape[0]
df['New Column'] = row_count

这样，df中就会添加一个名为"New Column"的列，该列的值为满足条件的行数。

相关搜索:使用df.apply返回满足条件的行数当df的列和长度不同时，比较df中的行数与不同df中的行数根据其他列中的值向df添加新列 Pandas统计条件对应的其他df中的行数向循环中的DF添加新列将列表中的多个df连接到单个df的不同列中 DF中2列获得3列的条件根据其他df和pandas的条件在df中添加新行 pandas从单独的df中定义的映射中替换df中的项如何从满足条件的pandas DF中获取特定的列名删除Pandas df中不满足条件的重复行如何在R中的for循环中添加满足条件的df中的许多行？基于多个条件在DF中添加新列(初学者)根据条件替换Pandas DF列中的值将文件夹中的单独df转换为r中的单个df 使用另一个df中的列扫描一个df中的列，如果满足条件，则在第二个df中创建额外的列并赋值根据df2和df1之间的匹配将df1中的列添加到df2中迭代列中的每个类别，并将另一列中的值作为单独的df添加根据条件将df中的列除以另一个df值。如何根据条件删除Pandas中的列dataframe ( df )？

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