请帮我写一段 当df表某一列中的值等于一个列表中的值时，这些行对应的另外一列的值全设为5 的python代码

好的，以下是你需要的Python代码：

# 假设 df 是你的数据框，col 对应某一列的名字，value_list 是要匹配的值列表
df.loc[df[col].isin(value_list), '另一列名字'] = 5

请注意替换代码中的 `col` 和 `value_list` 为你自己的列名和值列表。希望这个回答能够帮到你，如果有其他问题请继续提出。

相关问题

请帮我写一段 遍历df表的每行，从中找出A列中等于1的值对应的所有行

好的，针对您的问题，以下是符合要求的 python 代码片段：

import pandas as pd 

# 假设您已经读入了 df 表，接下来是遍历每行操作：
for index, row in df.iterrows():
    if row['A'] == 1:
        # 做您需要的操作，比如打印或者存入一个新的数组等等
        print(row)

上面的代码中，首先使用 `iterrows()` 方法遍历每一行数据，然后判断 A 列中的值是否等于1，如果是，就做您需要的操作。比如，将这一行数据打印出来等等。

注意，上面代码中的 df 是您手头的数据表名。如果您还没有读入数据表，请读入后再施行以上操作。另外，如果您需要的操作不是打印，而是存到新的数组里，请先定义这个数组，并且用 `.append()` 方法将符合条件的行存入其中。

请帮我写一段 将df表某一列数据由非正态分布变成正态分布的代码

以下是一个将df表某一列数据由非正态分布变成正态分布的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成一个非正态分布的数据列
data = np.random.exponential(size=100)

# 使用Box-Cox变换将数据列转换为正态分布
transformed_data, _ = stats.boxcox(data)

# 将转换后的数据列替换df表中对应的列
df['column_name'] = transformed_data

请注意，实际上，有多种方法可以将非正态分布转换为正态分布，而Box-Cox是其中之一。具体的选择取决于数据的分布和所需结果的要求。此外，本例中使用的代码需要Python的NumPy和SciPy库。