创建Pandas数据框是数据科学中的一个基本任务，根据给定的条件创建Pandas数据框架列可以使用Python中的Pandas库来实现。下面给出详细的攻略和实例说明：
1. 导入Pandas库
在Python中，可以使用import语句来导入Pandas库，通常使用pd作为Pandas库的缩写。
import pandas as pd
2. 创建空的Pandas数据框
首先，我们需要创建一个空的Pandas数据框，然后再在数据框中添加列。
df = pd.DataFrame()
3. 添加列
在Pandas数据框中添加列，可以使用df['column_name']语法。下面的示例代码演示了如何在数据框中添加两个列name和age：
df['name'] = ['Andy', 'Bob', 'Charlie']
df['age'] = [23, 34, 45]
4. 根据给定条件创建新列
我们可以在现有的数据框中使用Python的条件语句来创建新的列。例如，以下代码使用Python的if-else语句来根据age列中的值创建status列：
df['status'] = ['Adult' if age >= 18 else 'Minor' for age in df['age']]
在上面的代码中，我们使用了一个列表推导式来遍历age列的所有值，并根据if-else条件语句创建status列。
5. 其他示例
以下是使用条件创建Pandas数据框架列的其他示例：
- 创建一个名为
gender的新列，其中male为 True，female为 False：
df['gender'] = [True, True, False]
- 根据
age列中的值创建一个新列age_group：
bins = [0, 18, 30, 50, 100]
labels = ['<18', '18-30', '30-50', '50+']
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=bins, labels=labels)
在上述代码中，我们首先创建了一个指定年龄段的列表和标签，然后使用Pandas的cut函数根据使用年龄区间创建一个新的age_group列。
总结
以上就是根据给定条件创建Pandas数据框架列的一个完整攻略，我们介绍了如何创建空数据框、如何添加列，并且给出了多个示例来帮助你理解如何根据给定的条件创建新列。