如何使用列表理解在Pandas中执行条件列操作？

在Pandas中，可以使用列表理解（List Comprehension）来执行条件列操作。列表理解是一种简洁而强大的语法，可以通过在方括号内定义一个表达式和一个迭代器，快速生成新的列表。

要在Pandas中使用列表理解执行条件列操作，可以按照以下步骤进行：

导入Pandas库：

import pandas as pd

创建一个DataFrame对象：

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 22, 30],
        'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

使用列表理解创建一个新的条件列：

df['IsAdult'] = ['Yes' if age >= 18 else 'No' for age in df['Age']]

在上述代码中，我们使用列表理解来创建一个名为'IsAdult'的新列。根据'Age'列的值，如果年龄大于等于18，则将'IsAdult'列设置为'Yes'，否则设置为'No'。

打印DataFrame对象，查看结果：

print(df)

输出结果：

    Name  Age  Gender IsAdult
0   John   25    Male     Yes
1   Emma   28  Female     Yes
2   Mike   22    Male     Yes
3  Sophia   30  Female     Yes

可以看到，根据条件列操作，成功地创建了一个新的'IsAdult'列。

列表理解在Pandas中执行条件列操作的优势是简洁高效，可以快速生成新的列。它适用于各种条件列操作，例如根据某一列的值进行分类、根据多个列的值进行复杂的条件判断等。

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