pandas根据一列对另一列赋值

可以使用`loc`方法根据一列对另一列进行赋值。例如，假设我们有一个包含学生姓名和分数的DataFrame，我们可以通过下面的代码将分数乘以2：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
                   '分数': [80, 90, 85]})

df.loc[:, '分数'] = df['分数'] * 2

这里的`loc`方法中第一个参数表示要选择所有行，第二个参数中的'分数'表示要选择分数列。然后我们直接将其乘以2并赋值回去即可。

相关问题

pandas根据一列数据为另一列数据赋值

可以使用pandas的loc方法和条件语句来实现根据一列数据为另一列数据赋值的操作，具体步骤如下：

1. 读取数据并创建DataFrame对象

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")

2. 使用loc方法和条件语句为目标列赋值

df.loc[df["列1"] >= 10, "列2"] = "赋值内容"

其中，df["列1"] >= 10是条件语句，表示列1中的值大于等于10；"列2"是目标列，需要根据条件语句为其赋值；"赋值内容"是要赋给目标列的值。

完整示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据并创建DataFrame对象
df = pd.read_csv("data.csv")

# 根据条件为目标列赋值
df.loc[df["列1"] >= 10, "列2"] = "赋值内容"

# 输出结果
print(df)

pandas根据一列数据是否在另一个表存在为另一列赋值

可以使用`isin()`方法和`loc[]`方法来实现。

假设有两个DataFrame，分别为df1和df2，其中df1包含一个列名为'col1'的列，df2包含一个列名为'col2'的列。

代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'col2': [2, 4, 6]})

# 判断col1是否在col2中，并赋值
df1.loc[df1['col1'].isin(df2['col2']), 'new_col'] = 'Yes'
df1.loc[~df1['col1'].isin(df2['col2']), 'new_col'] = 'No'

print(df1)

输出结果如下：

   col1 new_col
0     1      No
1     2     Yes
2     3      No
3     4     Yes
4     5      No

其中，`~`表示取反操作，即判断col1是否不在col2中。根据判断结果，将新的列赋值为'Yes'或'No'。