pandas 符合条件的置新值

根据提供的引用内容，如果要在Pandas DataFrame对象中符合条件的位置设置新值，可以使用以下方法：
1. 使用布尔索引来选择符合条件的行列，然后使用赋值操作符（=）来设置新值。例如，要将节省字段为空的位置设置为新值，可以使用以下代码：
data.loc[data['节省'].isnull()] = 新值

相关问题

pandas选取符合条件的行

可以使用 Pandas 的布尔索引来选取符合条件的行，步骤如下：

1. 确定筛选条件，例如选取某一列的值大于特定值的行。
2. 使用 Pandas 的比较运算符，例如 ">"，将筛选条件转化为一个布尔值序列。
3. 将布尔值序列作为 DataFrame 的行索引，即可选取符合条件的行。

下面是一个简单的示例代码，假设我们有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含两列数据 "A" 和 "B"：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选取列 A 大于 2 的行
condition = df['A'] > 2
result = df[condition]

print(result)

运行结果为：

   A   B
2  3  30
3  4  40

在上述示例中，我们使用了 Pandas 的比较运算符 ">" 来筛选列 A 大于 2 的行，将结果保存到了 result 变量中。注意，condition 变量的类型是一个布尔值序列，它的值为：

0    False
1    False
2     True
3     True
Name: A, dtype: bool

因此，我们可以将 condition 序列作为 DataFrame 的行索引来选取符合条件的行。

pandas过滤满足条件的值

可以使用pandas中的boolean indexing来过滤满足条件的值。例如，假设有一个DataFrame df，我们想要过滤出列A中大于5的行，可以使用以下代码：

df[df['A'] > 5]

其中，`df['A'] > 5`会返回一个布尔类型的Series，值为True表示该行的A列大于5，False表示小于等于5，然后将这个Series传入df中，即可得到满足条件的行。