如果pandas df列具有特定值，则另一列仅允许值列表

如果pandas DataFrame的某一列具有特定值，而另一列只允许取值列表的话，可以使用条件筛选和赋值操作来实现。

首先，我们可以使用条件筛选操作，找出某一列具有特定值的行。假设我们要找出df的列A中，值为特定值的行，可以使用以下代码：

condition = df['A'] == 特定值
filtered_df = df[condition]

然后，我们可以在筛选后的DataFrame中，将另一列的值限制在指定的列表中。假设我们要将列B的值限制在允许的值列表中，可以使用以下代码：

allowed_values = [值1, 值2, 值3]  # 允许的值列表
filtered_df.loc[~filtered_df['B'].isin(allowed_values), 'B'] = 默认值

上述代码中，~filtered_df['B'].isin(allowed_values)用于判断列B的值是否在允许的值列表中，~表示取反。如果某一行的列B的值不在允许的值列表中，则将其赋值为默认值。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 定义特定值和允许的值列表
特定值 = 3
允许的值列表 = ['a', 'b', 'c']

# 条件筛选和赋值操作
condition = df['A'] == 特定值
filtered_df = df[condition]
filtered_df.loc[~filtered_df['B'].isin(允许的值列表), 'B'] = '默认值'

print(filtered_df)

该代码会输出以下结果：

   A  B
2  3  c

在实际应用中，可以根据具体需求修改特定值、允许的值列表和默认值，并将上述代码集成到自己的项目中。

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