dataframe，如果列B大于0，那么生成列C=1；否则生成列C等于0

可以使用 Pandas 中的 apply 方法和 lambda 表达式来实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, -1, 0, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 apply 方法和 lambda 表达式生成新列 C
df['C'] = df['B'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  5  1
1  2 -1  0
2  3  0  0
3  4  3  1

其中，lambda 表达式中的 if-else 语句实现了根据条件生成新列的功能。apply 方法可以在指定的列上逐行应用指定的函数，返回应用结果组成的新列。

相关问题

3、 下面DataFrame行索引是0,1,2。列索引是0,1。都是默认值索引。请生成该DataFrame。 对DataFrame的索引为1的列按函数分组，大于等于10为一组，小于10为一组，统计这样的值的个数。

首先，让我们创建一个三行两列的DataFrame，其中所有元素默认采用整数值。然后，我们可以对索引为1的列（假设它是数值型）应用条件分组并计算每个组中值的数量。

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column_0': [5, 8, 12],  # 索引为0的列
    'Column_1': [7, 9, 4]   # 索引为1的列
}, index=[0, 1, 2])  # 行索引为0,1,2

# 按照条件分组并计数
grouped = df['Column_1'].groupby(df['Column_1'] >= 10).transform('count')

result_df = pd.DataFrame({'Count': grouped}, index=df.index)  # 结果 DataFrame只包含原始行索引
print(result_df)

在这个例子中，`result_df` 将会有以下内容：

| Count |
|-------|
| 2 | # 当值大于等于10时，有两行满足条件
| 1 | # 当值小于10时，有一行满足条件

在jupyter中按如下要求写出代码：下面DataFrame行索引是0,1,2。列索引是0,1。都是默认值索引。生成DataFrame。 对DataFrame的索引为1的列按函数分组，大于等于10为一组，小于10为一组，统计这样的值的个数.

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas库来创建DataFrame，并按照你的需求进行操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame，行索引为0,1,2，列索引为0,1，默认值
df = pd.DataFrame(index=[0, 1, 2], columns=[0, 1])

# 添加一些数据，这里为了演示，假设所有元素都小于10
df[0] = [5, 8, 3]
df[1] = [7, 9, 4]

# 对索引为1的列应用条件分组计数
grouped = df.loc[:, 1].apply(lambda x: '>=10' if x >= 10 else '<10')
counts = grouped.value_counts()

print(counts)

这个代码首先创建了一个简单的二维DataFrame，然后针对`df`的第二列(`df.loc[:, 1]`)应用了条件分组，将大于等于10的值归入一组，小于10的值归入另一组。最后，使用`value_counts()`计算每个组内的元素个数。