将merged_data中的'um_name'列的值等于'month'的所有行的'mp_price'列的值全部除以30
时间: 2024-02-02 15:05:34 浏览: 19
你可以使用 Pandas 的 `loc` 方法来选择满足特定条件的行,并对所选行的某一列进行操作。在这种情况下,你可以使用如下代码:
```python
merged_data.loc[merged_data['um_name'] == 'month', 'mp_price'] = merged_data.loc[merged_data['um_name'] == 'month', 'mp_price'] / 30
print(merged_data)
```
在代码中,`merged_data['um_name'] == 'month'` 是一个条件,它选择了 'um_name' 列的值等于 'month' 的行。然后,`merged_data.loc[merged_data['um_name'] == 'month', 'mp_price']` 选择了在满足条件的行中的 'mp_price' 列。通过将所选行的 'mp_price' 列除以 30,你可以使用赋值操作符 `=` 更新这些值。最后,打印更新后的 merged_data。
相关问题
将merged_data中的'um_name'列的值等于'month'的所有行的'mp_price'列的值全部除以30,并将'um_name'的值修改为'day'
你可以使用 Pandas 的 `loc` 方法来选择满足特定条件的行,并对所选行的某一列进行操作。在这种情况下,你可以使用如下代码:
```python
merged_data.loc[merged_data['um_name'] == 'month', 'mp_price'] = merged_data.loc[merged_data['um_name'] == 'month', 'mp_price'] / 30
merged_data.loc[merged_data['um_name'] == 'month', 'um_name'] = 'day'
print(merged_data)
```
在代码中,`merged_data['um_name'] == 'month'` 是一个条件,它选择了 'um_name' 列的值等于 'month' 的行。然后,`merged_data.loc[merged_data['um_name'] == 'month', 'mp_price']` 选择了在满足条件的行中的 'mp_price' 列。通过将所选行的 'mp_price' 列除以 30,你可以使用赋值操作符 `/=` 进行就地除法运算。接着,`merged_data.loc[merged_data['um_name'] == 'month', 'um_name']` 选择了在满足条件的行中的 'um_name' 列,并将其值修改为 'day'。最后,打印更新后的 merged_data。
merged_data = merged_data.append(data, ignore_index=True)
这是一个Python代码片段,其中使用了Pandas库中的DataFrame对象。这段代码的作用是将一个名为"data"的DataFrame对象添加到另一个名为"merged_data"的DataFrame对象的末尾,并返回一个新的DataFrame对象。参数"ignore_index=True"表示忽略原始数据中的索引值,新的DataFrame对象将重新生成索引。