Jupyter条件筛选后赋值新列
时间: 2024-01-04 22:02:09 浏览: 46
你可以使用 Pandas 库进行条件筛选和新列赋值。以下是一个示例:
假设你有一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame,其中包含一个名为 `age` 的列和一个名为 `gender` 的列。你想根据性别创建一个名为 `is_female` 的新列,该列包含布尔值,指示每个人是否为女性。以下是如何实现:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'age': [25, 30, 40, 35, 20],
'gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用条件筛选和新列赋值创建 is_female 列
df['is_female'] = df['gender'] == 'F'
# 显示结果
print(df)
```
输出结果将如下所示:
```
age gender is_female
0 25 M False
1 30 F True
2 40 F True
3 35 M False
4 20 F True
```
在此示例中,我们使用条件筛选 `df['gender'] == 'F'` 创建了一个布尔数组,该数组指示每个人是否为女性。然后,我们将这个数组分配给新列 `df['is_female']`。由于布尔值会被转换为整数 (True 转换为 1,False 转换为 0),因此新列中的值为 True 的行将显示为 1,而值为 False 的行将显示为 0。