dataframe数据加一列标记

要在`pandas`的`DataFrame`中添加一列标记，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 添加一列标记
df['Flag'] = ['Yes', 'No', 'Yes']

# 打印DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含'A'和'B'两列数据的`DataFrame`，然后使用`df['Flag'] = ['Yes', 'No', 'Yes']`语句在DataFrame中添加了一列名为'Flag'的新标记列。最后使用`print(df)`语句打印出添加了新列的DataFrame。

如果你想要添加的是已有数据列计算出的标记列，可以使用`apply`函数实现。例如，以下代码将在DataFrame中添加一列'Flag'，该列的数据是'A'列和'B'列数据之和大于10的情况下为'Yes'，否则为'No'：

import pandas as pd

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

# 添加一列标记
df['Flag'] = df.apply(lambda row: 'Yes' if row['A'] + row['B'] > 10 else 'No', axis=1)

# 打印DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们使用`apply`函数和`lambda`表达式计算了新列'Flag'的数据，并将其添加到了DataFrame中。 `apply`函数以行为单位遍历DataFrame中的数据，并对每一行数据进行指定的操作，这里指定的操作是如果该行'A'列和'B'列的数据之和大于10，则标记为'Yes'，否则标记为'No'。`axis=1`参数表示对行进行操作。最后使用`print(df)`打印出添加了新列的DataFrame。