pandas将某列按条件赋值

可以使用 Pandas 中的 loc 方法来按条件赋值某一列。具体步骤如下：

1. 使用 loc 方法选取符合条件的行和要赋值的列，例如选取所有 age 大于 30 的行和 salary 列：

df.loc[df['age'] > 30, 'salary'] = 10000

2. 将选中行中的 salary 列赋值为 10000。

注意，这里的 df 是 Pandas DataFrame 对象，'age' 和 'salary' 是 DataFrame 的列名，可以根据实际情况替换。

相关问题

pandas 根据条件对某列进行赋值

您可以使用 Pandas 的 loc 方法根据条件对某列进行赋值。以下是一个示例：

假设我们有一个包含学生信息的 DataFrame，其中包含姓名、年龄和成绩列。我们想要根据年龄大于等于18岁的学生，将其成绩列的值设为"合格"。可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 17, 19, 22],
        '成绩': ['不合格', '不合格', '不合格', '不合格']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件对成绩列进行赋值
df.loc[df['年龄'] >= 18, '成绩'] = '合格'

在上述代码中，`df['年龄'] >= 18` 是条件表达式，它返回一个布尔型的 Series，表示每个学生是否满足年龄大于等于18岁的条件。`df.loc[df['年龄'] >= 18, '成绩']` 选择了满足条件的行，并且只选择了"成绩"列。将`'成绩'`列的值设置为`'合格'`。

执行以上代码后，DataFrame 中年龄大于等于18岁的学生的成绩将被设置为"合格"。

pandas根据一列对另一列赋值

可以使用pandas的.loc方法根据条件对DataFrame的某一列进行赋值操作。例如，假设有一个DataFrame df，其中有两列'A'和'B'，我们可以根据'A'列的值对'B'列进行赋值操作，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 根据条件对B列赋值
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 10

print(df)

这段代码的作用是将'A'列中大于2的行对应的'B'列赋值为10。输出结果如下：

   A   B
0  1   5
1  2   6
2  3  10
3  4  10