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基于不同的索引在pandas中添加新的条件列

在pandas中，可以使用不同的索引来添加新的条件列。具体步骤如下：

首先，确保已经导入了pandas库：import pandas as pd
创建一个DataFrame对象，可以通过字典、列表等方式创建数据。例如，创建一个包含姓名、年龄和性别的DataFrame：
创建一个DataFrame对象，可以通过字典、列表等方式创建数据。例如，创建一个包含姓名、年龄和性别的DataFrame：
使用set_index()方法设置索引，可以选择一个或多个列作为索引。例如，将姓名列设置为索引：
使用set_index()方法设置索引，可以选择一个或多个列作为索引。例如，将姓名列设置为索引：
添加新的条件列，可以使用apply()方法结合lambda函数来实现。lambda函数可以根据指定的索引值进行条件判断，并返回相应的结果。例如，根据年龄列添加一个是否成年的条件列：
添加新的条件列，可以使用apply()方法结合lambda函数来实现。lambda函数可以根据指定的索引值进行条件判断，并返回相应的结果。例如，根据年龄列添加一个是否成年的条件列：
这样就在DataFrame中添加了一个名为"是否成年"的条件列，根据年龄判断是否成年。
最后，可以通过打印DataFrame来查看结果：
最后，可以通过打印DataFrame来查看结果：
输出结果如下：
输出结果如下：

在这个例子中，我们使用了pandas库中的set_index()方法设置了姓名列作为索引，然后使用apply()方法结合lambda函数根据年龄列添加了一个是否成年的条件列。这个例子展示了如何在pandas中基于不同的索引添加新的条件列。

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