让我们看一下它在Python代码中的外观：
文章插图
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太棒了!我们创建了另一个新列 。该列根据我们的(虽然有些武断)层排名系统对每个tweet进行了分类 。
现在 。我们可以使用它来回答有关我们的数据集的更多问题 。例如：1级和4级推文中有多少百分比具有图像?
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在这里 。我们可以看到尽管图像似乎有所帮助 。但它们似乎并不是成功所必需的 。
尽管这是一个非常肤浅的分析 。但我们已经在这里实现了我们的真正目标：根据有关现有列中值的条件语句向pandas DataFrames添加列 。
当然 。这是可以以多种方式完成的任务 。np.where()而np.select()只是许多潜在的两种方法 。
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