在Pandas中,可以使用apply()
函数根据其他列的条件创建新的列。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000],
'Department': ['HR', 'IT', 'IT', 'HR']}
df = pd.DataFrame(data)
# 根据条件创建新的列
df['Bonus'] = df.apply(lambda row: row['Salary'] * 0.1 if row['Department'] == 'IT' else 0, axis=1)
# 打印DataFrame
print(df)
输出结果如下:
Name Age Salary Department Bonus
0 Alice 25 5000 HR 0
1 Bob 30 6000 IT 600
2 Charlie 35 7000 IT 700
3 David 40 8000 HR 0
在上述代码中,我们使用apply()
函数和lambda表达式创建了一个名为"Bonus"的新列。lambda表达式根据"Department"列的值判断是否为"IT",如果是,则将"Salary"列的值乘以0.1作为"Bonus"列的值,否则为0。
这种方法可以根据其他列的条件创建新的列,可以根据实际需求进行修改。在实际应用中,可以根据不同行业的条件创建不同的列,以满足数据分析和处理的需求。
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