Pandas -在NaN中添加新的字符串列结果

Pandas是一个基于Python语言的开源数据分析和数据处理工具库。它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，是Python数据科学生态系统中的重要组成部分。

针对你的问题，Pandas库提供了一个方便的方法来在包含NaN（缺失值）的列中添加新的字符串列结果。可以使用Pandas的apply方法结合lambda表达式来实现这个功能。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN的DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', None, 'Emily'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply和lambda表达式在NaN列中添加新的字符串列结果
df['New_Column'] = df['Name'].apply(lambda x: x + ' (New)' if pd.notnull(x) else 'No Name')

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出的结果如下：

    Name   Age       New_Column
0    Tom  20.0        Tom (New)
1   Nick  25.0       Nick (New)
2   John  30.0       John (New)
3   None  35.0          No Name
4  Emily   NaN  Emily (New)

在这个示例中，我们使用了DataFrame的apply方法和lambda表达式。apply方法用于将lambda表达式应用到DataFrame的每一行或每一列。lambda表达式中的条件判断语句用于判断Name列中的值是否为NaN，如果不是NaN，则在值后面添加字符串" (New)"，如果是NaN，则添加字符串"No Name"。最终，将新的字符串结果添加到了名为"New_Column"的列中。

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