dataframe增加列并条件赋值

要在DataFrame中增加一列并进行条件赋值，可以使用.loc方法。首先创建一个新列，并使用.loc方法将其添加到DataFrame中。然后，可以使用条件语句对新列进行赋值。

具体步骤如下：
1. 使用pandas库导入DataFrame对象。
2. 创建一个空的DataFrame，并添加所需的列。
3. 使用.loc方法将新列添加到DataFrame中。
4. 使用条件语句对新列进行赋值。

示例代码如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 添加所需的列
df['A'] = [1, 2, 3, 4, 5]
df['B'] = [6, 7, 8, 9, 10]

# 使用.loc方法添加新列
df.loc[:, 'C'] = None

# 使用条件语句对新列进行赋值
df.loc[df['A'] > 3, 'C'] = '条件满足'
df.loc[df['A'] <= 3, 'C'] = '条件不满足'

print(df)

输出结果如下：

   A   B     C
0  1   6  条件不满足
1  2   7  条件不满足
2  3   8  条件不满足
3  4   9  条件满足
4  5  10  条件满足

通过以上步骤，我们可以在DataFrame中增加新列并使用条件语句对其进行赋值。

相关问题

python dataframe添加一列并赋值

在Python的Pandas库中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，非常适合处理结构化数据。如果你想给DataFrame添加新的一列，并给这个新列赋值，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': [1, 2, 3],
    'Column2': [4, 5, 6]
})

# 新建一个 Series 对象作为你要添加的新列
new_column_data = [10, 20, 30]

# 使用 DataFrame 的 assign() 或者 loc[] 或者 iloc[] 方法添加新列
# 以下是三种方法的例子：
# 方法1: 使用assign()
df = df.assign(NewColumn=new_column_data)

# 方法2: 使用loc[]，适用于列名已知的情况
df.loc[:, 'NewColumn'] = new_column_data

# 方法3: 使用iloc[]，适用于列索引已知的情况
df.iloc[:, -1] = new_column_data  # 这里-1代表最后一列

# 添加完成后，你可以查看新的DataFrame看看新列是否已经成功添加
print(df)

dataframe新建一列并赋值

要在DataFrame中新建一列并赋值，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 新建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 新建一列并赋值
df['C'] = [7, 8, 9]

print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在以上代码中，我们首先新建了一个DataFrame，然后使用`df['C']`创建了一个新的列，并且将一个包含3个元素的列表[7,8,9]赋值给了这个新列。