如何将pandas.assign与lambda和if条件一起使用

将pandas.assign与lambda和if条件一起使用可以实现对DataFrame进行条件赋值的操作。pandas.assign方法用于将新的列添加到DataFrame，并返回一个新的DataFrame，同时允许使用lambda函数和if条件对这些新列进行赋值。

使用pandas.assign与lambda和if条件一起使用的一般步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建DataFrame：df = pd.DataFrame(...)
3. 使用pandas.assign方法添加新的列，并对这些新列进行赋值，可以结合lambda函数和if条件来实现： df = df.assign(new_column = lambda x: if condition else value) 其中，new_column为新添加的列名，lambda x表示对当前行进行操作，if condition else value表示满足条件时的赋值操作。
4. 执行其他操作或输出结果。

下面是一个具体的示例，假设有一个DataFrame df，包含"age"和"gender"两列，我们想要根据年龄判断性别，当年龄大于等于18岁时，性别为"男"，否则性别为"女"：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'age': [20, 15, 25, 30, 10],
        'gender': ['Unknown', 'Unknown', 'Unknown', 'Unknown', 'Unknown']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pandas.assign与lambda和if条件一起使用
df = df.assign(gender = lambda x: '男' if x['age'] >= 18 else '女')

# 输出结果
print(df)

输出结果：

   age gender
0   20      男
1   15      女
2   25      男
3   30      男
4   10      女

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