如何在pandas DataFrame中对两列进行有条件的、复杂的“组合”？

在pandas DataFrame中对两列进行有条件的、复杂的“组合”，可以使用条件语句和apply函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，根据条件对两列进行组合
def combine_columns(row):
    if row['A'] > 3 and row['B'] < 9:
        return 'High'
    elif row['A'] <= 3 and row['B'] >= 9:
        return 'Low'
    else:
        return 'Medium'

# 使用apply函数将函数应用到DataFrame的每一行
df['Combined'] = df.apply(combine_columns, axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A   B Combined
0  1   6      Low
1  2   7      Low
2  3   8      Low
3  4   9     High
4  5  10   Medium

在这个示例中，我们根据条件对列'A'和列'B'进行了组合。如果'A'大于3且'B'小于9，则组合结果为'High'；如果'A'小于等于3且'B'大于等于9，则组合结果为'Low'；否则，组合结果为'Medium'。最后，我们将组合结果添加到了DataFrame中的新列'Combined'中。

这个方法可以根据具体的条件和需求进行灵活的调整。在实际应用中，可以根据业务逻辑和数据特点来定义组合条件，从而实现对两列的有条件、复杂的组合操作。

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