可以在整个dataframe上使用pandas中的`mask`或`where`，但仅更改一列

在整个dataframe上使用pandas中的mask或where函数可以实现对特定条件进行筛选和更改。这两个函数的作用类似，都是根据条件对dataframe进行元素级别的操作。

mask函数根据条件对dataframe进行筛选，将满足条件的元素替换为指定的值，不满足条件的元素保持不变。可以通过传递一个条件表达式或一个函数来指定条件。例如，可以使用mask函数将dataframe中大于10的元素替换为0：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]})

df_masked = df.mask(df > 10, 0)

where函数与mask函数相反，它将满足条件的元素保持不变，不满足条件的元素替换为指定的值。同样可以通过传递一个条件表达式或一个函数来指定条件。例如，可以使用where函数将dataframe中小于等于10的元素替换为0：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]})

df_where = df.where(df <= 10, 0)

这两个函数在数据清洗、数据转换和数据分析等场景中非常有用。它们可以帮助我们根据特定条件对dataframe进行灵活的操作，实现数据的过滤、替换和转换。

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