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添加一列并赋值

在使用pandas库中添加一列并赋值的方法有很多种，以下是其中的一种常用方法：

首先，我们需要导入pandas库并创建一个DataFrame。假设我们有一个名为df的DataFrame，它包含了三列数据。

import pandas as pd

# 创建一个示例的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print('添加列前的DataFrame：')
print(df)

输出：

添加列前的DataFrame：
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

接下来，我们可以使用直接赋值的方式在DataFrame中添加一列并赋值。假设我们想要在DataFrame中添加一列名为'D'，并将其赋值为[10, 20, 30]。

# 添加一列并赋值
df['D'] = [10, 20, 30]
print('添加列后的DataFrame：')
print(df)

输出：

添加列后的DataFrame：
   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  20
2  3  6  9  30

以上就是使用pandas库在DataFrame中添加一列并赋值的方法。