查询dataframe中性别为男的行

要查询DataFrame中性别为男的行，可以使用布尔索引。例如，假设我们要查询名为`df`的DataFrame中，列名为`gender`的列中，值为`'male'`的行，可以使用以下代码：

df[df['gender'] == 'male']

这将返回一个包含所有满足条件的行的DataFrame。如果要选择特定的列，可以在索引中指定列名，如下所示：

df.loc[df['gender'] == 'male', ['name', 'age']]

这将返回一个包含所有满足条件的行，以及`name`和`age`列的DataFrame。

相关问题

如何从一个DataFrame中筛选并创建一个新的DataFrame，仅包含评价为5星（满星）和1星的行？

在Pandas库中，你可以通过以下步骤从DataFrame中筛选出评价为5星（满分）和1星的行，并创建一个新的DataFrame：

1. 首先，你需要确保DataFrame中有一个列用于存储评价，通常这个列可能是字符串类型，表示每个评分。

2. 使用`pandas.DataFrame.loc`或`pandas.DataFrame.query`函数筛选数据。如果评价列名为'evaluation'，你可以这样做：

   import pandas as pd

   # 假设df是你的原始DataFrame
   new_df = df.loc[(df['evaluation'] == '5星') | (df['evaluation'] == '1星')]

或者，如果你的数据集很大并且你想利用SQL查询风格的表达式：

   new_df = df.query("evaluation in ('5星', '1星')")

这将会返回一个新的DataFrame `new_df`，其中只包含评价为5星和1星的记录。

在dataframe中添加一列

### 回答1：
可以使用 DataFrame 的 "assign" 或 "insert" 方法来添加一列。

使用 "assign" 方法：

df = df.assign(new_column=value)

使用 "insert" 方法：

df.insert(index, "new_column", value, True)

其中，"index" 为新列的位置，"new_column" 为新列的名称，"value" 为新列的值。

注意：在使用 "insert" 方法时，如果指定的列已经存在，会抛出 ValueError 异常。

### 回答2：
在 DataFrame 对象中添加一列需要使用`df['新列名'] = 新列数据`的方法。例如，假设有以下 DataFrame 对象：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

要在该 DataFrame 对象中添加一列`性别`，可以进行如下操作：

df['性别'] = ['男', '男', '女']

这样就成功在 DataFrame 对象中添加了一列`性别`，得到的结果如下：

   姓名  年龄 性别
0  张三  20  男
1  李四  25  男
2  王五  30  女

另外，也可以通过其他方法创建新列，例如使用`apply()`方法根据已有的列计算新列的值：

df['新列名'] = df['已有列名'].apply(函数名)

以上是在 DataFrame 对象中添加一列的方法。

### 回答3：
在DataFrame中添加一列可以使用`df['新列名'] = 值`的方式进行。下面是一个示例：

假设有一个DataFrame，包含学生的姓名和年龄信息：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
        '年龄': [15, 16, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

我们要在DataFrame中添加一列表示每个学生的性别。可以按以下步骤进行：

df['性别'] = ['男', '女', '男']

print(df)

运行结果如下：

   姓名  年龄 性别
0  小明  15  男
1  小红  16  女
2  小刚  15  男

可以看到，我们成功地添加了一列表示每个学生的性别，并且每个值与其对应的学生一一对应。