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)

相关问题

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'。

pandas根据一列对另一列赋值

可以使用pandas的.loc方法根据条件对DataFrame的某一列进行赋值操作。例如，假设有一个DataFrame df，其中有两列'A'和'B'，我们可以根据'A'列的值对'B'列进行赋值操作，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 根据条件对B列赋值
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 10

print(df)

这段代码的作用是将'A'列中大于2的行对应的'B'列赋值为10。输出结果如下：

   A   B
0  1   5
1  2   6
2  3  10
3  4  10