如何根据条件添加pandas列？

根据条件添加pandas列可以通过使用numpy.where()函数或者pandas.Series.apply()方法来实现。

1. 使用numpy.where()函数：
   • 概念：numpy.where()函数是一个条件函数，根据指定的条件返回相应的值。
   • 分类：属于NumPy库中的函数。
   • 优势：可以根据条件快速地添加新列。
   • 应用场景：适用于根据条件对数据进行分类、筛选和转换的场景。
   • 示例代码：
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• 使用pandas.Series.apply()方法：
  • 概念：pandas.Series.apply()方法将指定的函数应用于Series对象的每个元素，并返回结果。
  • 分类：属于pandas库中的方法。
  • 优势：可以根据自定义的函数对数据进行灵活的处理。
  • 应用场景：适用于根据自定义条件对数据进行处理的场景。
  • 示例代码：
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以上是根据条件添加pandas列的两种常见方法，可以根据具体需求选择适合的方法来实现。