panda 找到A列中 内容为b的行，修改该行第3列的内容，写在一行

要找到 pandas 数据框中某一列（例如 A 列）中内容为特定值（例如 'b'）的行，并且修改该行第三列（例如 C 列）的值，并且将这些操作写在一行中，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'b'], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [10, 20, 30, 40]})

# 找到 A 列中内容为 'b' 的行，并修改该行第三列的值
df.loc[df['A'] == 'b', 'C'] = 50

print(df)

这里使用了 `.loc[]` 方法并将其放在了一行中。`.loc[]` 方法需要使用两个索引，第一个索引表示行，第二个索引表示列，使用 `:` 表示选取所有行。我们可以在第一个索引中使用布尔条件，来选取 A 列中内容为 'b' 的行，然后在第二个索引中选取 C 列，并将其值设置为 50。

输出的结果如下：

   A  B   C
0  a  1  10
1  b  2  50
2  c  3  30
3  b  4  50

这里找到了 A 列中内容为 'b' 的两行，并修改了它们的第三列（C 列）的值为 50。需要注意的是，原始数据框中的值也会被修改，因为我们直接对数据框进行了操作。

相关问题

panda 找到A列中 内容为b的行，修改该行第3列的内容，写在一行，列索引用数字

要找到 pandas 数据框中某一列（例如 A 列）中内容为特定值（例如 'b'）的行，并且修改该行第三列（例如 C 列）的值，并且将这些操作写在一行中，列索引使用数字，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'b'], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [10, 20, 30, 40]})

# 找到 A 列中内容为 'b' 的行，并修改该行第三列的值
df.loc[df.iloc[:, 0] == 'b', 2] = 50

print(df)

这里使用了 `.loc[]` 方法并将其放在了一行中。`.loc[]` 方法需要使用两个索引，第一个索引表示行，第二个索引表示列。我们可以在第一个索引中使用布尔条件，来选取 A 列中内容为 'b' 的行，然后在第二个索引中使用数字 2 来选取 C 列，并将其值设置为 50。

为了使用数字作为列索引，我们使用了 `.iloc[]` 方法来选取列。`.iloc[]` 方法使用数字索引来选取行和列，第一个索引表示行，第二个索引表示列。

输出的结果如下：

   A  B   C
0  a  1  10
1  b  2  50
2  c  3  30
3  b  4  50

这里找到了 A 列中内容为 'b' 的两行，并修改了它们的第三列（C 列）的值为 50。需要注意的是，原始数据框中的值也会被修改，因为我们直接对数据框进行了操作。

panda 找到A列中 内容为b的行，修改该行第3列的内容

要找到 pandas 数据框中某一列（例如 A 列）中内容为特定值（例如 'b'）的行，并且修改该行第三列（例如 C 列）的值，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'b'], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [10, 20, 30, 40]})

# 找到 A 列中内容为 'b' 的行，并修改该行第三列的值
rows = df[df['A'] == 'b']
rows.loc[:, 'C'] = 50

print(rows)

这里使用了与前两个问题类似的方法找到 A 列中内容为 'b' 的行。然后，我们可以使用 `.loc[]` 方法来选取该行和 C 列，然后将其值设置为 50。需要注意的是，`.loc[]` 方法需要使用两个索引，第一个索引表示行，第二个索引表示列，使用 `:` 表示选取所有行。

输出的结果如下：

   A  B   C
1  b  2  50
3  b  4  50

这两行是 A 列中内容为 'b' 的行，并且修改了该行第三列（C 列）的值为 50。需要注意的是，原始数据框中的值也会被修改，因为 `rows` 只是一个对原始数据框的引用。如果你想要保留原始数据框，可以使用 `.copy()` 方法创建一个副本。