根据Pandas中另一列的值的条件更改另一列中的值

在 Pandas 中，根据另一列的值的条件更改另一列中的值，可以使用 Pandas 库提供的条件判断和索引操作来实现。

首先，我们需要引入 Pandas 库，并读取数据到一个 DataFrame 对象中：

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame 对象
df = pd.read_csv("data.csv")

假设我们有一个名为 column1 的列，根据另一列 column2 的值，来更改另一列 column3 的值。我们可以使用条件判断和索引操作来实现：

# 根据条件更改列的值
df.loc[df["column2"] > 10, "column3"] = "New Value"

上述代码将根据 column2 列的值大于 10 的条件，将对应行的 column3 列的值更改为 "New Value"。

下面是对上述操作的解释：

• df["column2"]：访问 DataFrame 对象中的 column2 列。
• df["column2"] > 10：返回一个布尔型 Series，其中每个元素表示对应行的 column2 值是否大于 10。
• df.loc[...]：根据条件对 DataFrame 进行索引操作。
• "column3"：指定要操作的列为 column3。
• = "New Value"：将符合条件的行的 column3 列的值更改为 "New Value"。

这种方法可以根据不同的条件对列的值进行更改。

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