Dataframe 筛选行和附加值

我想筛选一个数据帧，并将一个值附加到数据帧中的新/现有列。例如，在下面的dataframe中，我想在列pre mean中添加一个值0.7，其中月份值等于11。所以换句话说，pre_mean列在第2行到第5行应该包含0.7的值，而所有其他列都应该有一个NaN值

我试过这样的方法，但当然不正确

df[:pre_mean] = ifelse.(df[:month] .== 11, 0.7, df)

在python中，可以使用pd.apply或np.where函数

#How to do in python
df["pre_mean"] = np.where(df["month"] == 11, 0.7, None)

但我不知道如何在朱莉娅身上做到这一点？有什么想法吗

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这应该行得通。

问题的答案几乎是正确的：

df.pre_mean .= ifelse.(df.month .== 11, 0.7, df.premean)

这应该比@Andy_101提出的解决方案（这也是正确的）更快，因为它不分配资源

请注意，DataFrames.jl中不允许使用

df[：pre_mean]

。数据帧是一个二维对象，因此您必须同时传递行和列选择器（除非您使用@Andy_101和我的答案中的

getproperty

方法）

df.pre_mean .= ifelse.(df.month .== 11, 0.7, df.premean)