Pandas:如何在使用.loc创建新数据框时使用变量值

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在使用Pandas的.loc方法创建新数据框时，可以使用变量值来指定条件和操作。

.loc方法是Pandas中用于基于标签进行索引和选择数据的方法。它可以接受一个条件表达式，用于筛选数据，并创建一个新的数据框。

下面是使用.loc创建新数据框时使用变量值的示例代码：

import pandas as pd

# 假设有一个名为df的数据框，包含姓名、年龄和性别三列
df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
                   '年龄': [20, 25, 30],
                   '性别': ['男', '女', '男']})

# 假设有一个变量age_threshold，表示筛选的年龄阈值
age_threshold = 25

# 使用.loc方法筛选年龄大于等于age_threshold的数据，并创建新的数据框new_df
new_df = df.loc[df['年龄'] >= age_threshold]

# 打印新的数据框new_df
print(new_df)

上述代码中，我们首先创建了一个名为df的数据框，包含姓名、年龄和性别三列。然后定义了一个变量age_threshold，表示筛选的年龄阈值。接着使用.loc方法和条件表达式df'年龄' >= age_threshold来筛选年龄大于等于age_threshold的数据，并将结果赋值给新的数据框new_df。最后打印了新的数据框new_df。

这样，我们就可以使用变量值来指定条件和操作，灵活地创建新的数据框。

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