熊猫根据多个条件更改多个列

是指使用Python中的pandas库对数据框（DataFrame）进行操作，根据满足多个条件的行来更改多个列的值。

在pandas中，可以使用条件语句和逻辑运算符来筛选满足特定条件的行，然后使用索引或列名来选择需要更改的列，再通过赋值操作来修改对应的值。

下面是一个示例代码，演示如何根据多个条件更改多个列的值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据多个条件更改多个列的值
df.loc[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 9), ['B', 'C']] = 0

print(df)

输出结果为：

   A   B   C
0  1   6  11
1  2   7  12
2  3   0   0
3  4   0   0
4  5  10  15

在上述示例中，我们使用df.loc方法选择满足条件(df['A'] > 2) & (df['B'] < 9)的行，并通过['B', 'C']选择需要更改的列。然后，将这些行对应的列'B'和'C'的值赋为0。

这种方式可以灵活地根据多个条件来更改多个列的值，适用于数据清洗、数据转换等场景。

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