基于筛选条件的列计算？

在Python中，可以使用pandas库来实现基于筛选条件的列计算。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30, 20, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5500, 6500, 7500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据筛选条件计算新的列
df['New Column'] = df[df['Age'] > 25]['Salary'] * 0.1

# 打印结果
print(df)

输出结果：

  Name  Age  Salary  New Column
0   Tom   20    5000         NaN
1  Nick   25    6000         NaN
2  John   30    7000       700.0
3   Tom   20    5500         NaN
4  Nick   25    6500         NaN
5  John   30    7500       750.0

在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和工资的DataFrame。然后，我们使用筛选条件df['Age'] > 25来选择年龄大于25的行，并在这些行上进行计算，将结果存储在一个新的列New Column中。在这个示例中，我们将选择的行的工资乘以0.1，计算得到的结果存储在New Column中。最后，我们打印出整个DataFrame，包括新计算的列。