基于两个条件更改DataFrame中的值

是一种数据操作方法，用于在DataFrame中根据特定条件修改某些数值。在Python的pandas库中，可以使用条件判断语句和索引操作来实现该操作。

首先，需要使用条件判断语句创建一个布尔索引，以过滤出满足条件的数据行。可以使用多个条件组合，如使用逻辑运算符（如"and"、"or"）将多个条件连接起来。

接下来，使用布尔索引和列名来选择要更改的特定行和列。可以使用索引操作符[]来选取特定的行和列。

最后，使用赋值操作符=将要更改的值赋给选中的行和列，实现对DataFrame中特定值的更改。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件更改DataFrame中的值
df.loc[(df['Age'] > 30) & (df['City'] == 'London'), 'Age'] = 45

print(df)

输出结果为：

      Name  Age      City
0    Alice   25  New York
1      Bob   30     Paris
2  Charlie   45    London
3    David   40     Tokyo

在这个示例中，根据条件(df['Age'] > 30) & (df['City'] == 'London')选取满足年龄大于30且城市为伦敦的行，然后将这些行中的年龄列'Age'的值更改为45。

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