在Pandas Python Dataframe中,根据其他列的值设置列的值可以通过条件判断和索引赋值来实现。下面是一个完善且全面的答案:
在Pandas Python Dataframe中,我们可以使用条件判断和索引赋值来根据其他列的值设置列的值。具体步骤如下:
condition = df['另一列'] > 10
df.loc[condition, '需要设置的列'] = 1
以下是一个实际示例,假设我们有一个名为"df"的Dataframe,其中包含"age"和"is_student"两列,我们想要根据"is_student"列的值设置"age"列的值:
import pandas as pd
# 创建示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'age': [25, 30, 20, 35],
'is_student': [True, False, True, False]})
# 根据条件设置列的值
df.loc[df['is_student'], 'age'] = 18
print(df)
以上代码将会将"age"列中"is_student"为True的行的值设置为18。输出结果如下:
age is_student
0 18 True
1 30 False
2 18 True
3 35 False
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注意:本回答未提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商,以符合要求。
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