pandas新增一列并按条件赋值-数据分析师的pandas实战：新增一列赋值三板斧

我是一名数据分析师，最近在使用pandas进行数据处理的时候，遇到了一个问题，需要给DataFrame新增一列，并根据条件给新列赋值。今天我就来分享一下我的亲身体验。

在使用pandas进行数据分析时，经常需要对数据进行加工和处理。其中，新增一列并按条件赋值是常见的操作。下面，我将从自己的角度出发，分享三个关键点。

第一，为DataFrame新增一列

要为DataFrame新增一列，我们可以使用`df['new_column']= values`的方式，其中`new_column`是新列的名称，`values`是新列的值。这里需要注意的是，`values`的长度必须与DataFrame的行数相同。例如，我要为一个包含学生姓名和成绩的DataFrame新增一列"评价"：

python
import pandas as pd
data ={'姓名':['小明','小红','小刚'],
        '成绩':[80, 90, 70]}
df = pd.DataFrame(data)
df['评价']=''

通过以上代码，我们成功为DataFrame新增了一列"评价"。

第二，按条件给新列赋值

在实际应用中，我们经常需要根据某些条件给新列赋值。这时，我们可以使用`df.loc[condition,'new_column']= value`的方式，其中`condition`是条件，`new_column`是新列的名称，`value`是新列的值。例如，我要根据成绩给学生评价：

```python

df.loc[df['成绩']>= 90,'评价']='优秀'

df.loc[(df['成绩']>= 80)&(df['成绩']< 90),'评价']='良好'。

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