pandas根据一列对另一列赋值

### 回答1：
可以使用 pandas 的 loc 方法来根据一列对另一列赋值。例如，假设有一个 DataFrame df，有两列 A 和 B，现在想要根据 A 列的值对 B 列进行赋值，代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [0, 0, 0, 0]})

# 根据 A 列对 B 列进行赋值
df.loc[df['A'] == 1, 'B'] = 10
df.loc[df['A'] == 2, 'B'] = 20
df.loc[df['A'] == 3, 'B'] = 30
df.loc[df['A'] == 4, 'B'] = 40

print(df)

上述代码中，通过 loc 方法选取 A 列等于 1、2、3、4 的行，并且对这些行的 B 列进行赋值。最终输出的结果为：

   A   B
0  1  10
1  2  20
2  3  30
3  4  40

### 回答2：
在pandas中，我们可以使用`loc`标签或`apply`函数根据一列的值对另一列进行赋值。

如果我们的DataFrame为df，我们可以使用`loc`标签如下所示：

df.loc[df['一列的条件'], '需要赋值的列名'] = '赋值的值'

其中，`df['一列的条件']`是用于过滤需要赋值的行的条件，`'需要赋值的列名'`是需要赋值的列的名称，`'赋值的值'`是我们想要赋给该列的值。

如果我们想对一列进行特定运算，我们可以使用`apply`函数：

df['需要赋值的列名'] = df['一列的条件'].apply(我们想要的运算)

其中，`df['一列的条件']`是用于选择需要运算的列，`'需要赋值的列名'`是需要赋值的列的名称，`我们想要的运算`是我们想要对该列进行的操作或函数。

要注意的是，这两种方法都可以根据指定的条件进行赋值，但`loc`标签更适用于对选定行赋值，而`apply`函数则更适用于对整个列进行操作。

希望以上回答对你有所帮助！

### 回答3：
使用pandas根据一列对另一列赋值时，可以使用`.loc`或`.iloc`方法。这两种方法都可以按照指定的条件对特定的行进行赋值。

以`.loc`方法为例，假设我们有一个名为`df`的DataFrame，其中有两列，分别为`column1`和`column2`。我们想要根据`column1`的值来更新`column2`的值。

可以使用如下的代码实现：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'column2': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.loc方法根据column1的值更新column2的值
df.loc[df['column1'] > 3, 'column2'] = 100

print(df)

运行结果如下：

   column1  column2
0        1       10
1        2       20
2        3       30
3        4      100
4        5      100

这样，我们根据`column1`的值大于3的条件，将对应行的`column2`的值更新为100。`.loc`方法中第一个参数是要选择的行的条件，第二个参数是要选择的列。通过赋值，可以对选定的行和列进行更新。

同样的，我们也可以使用`.iloc`方法进行类似的操作。`.iloc`方法与`.loc`方法的不同之处在于，它使用的是行和列的索引而不是标签。具体使用方法与上面的例子类似，只需要将`.loc`替换为`.iloc`即可。