用条件交换pandas中的值

在pandas中，可以使用条件交换来交换DataFrame或Series中的值。条件交换是指根据特定条件，将某些值替换为其他值。

要在pandas中使用条件交换，可以使用np.where()函数或DataFrame.loc[]方法。

1. 使用np.where()函数进行条件交换：

np.where()函数接受三个参数：条件、满足条件时的值和不满足条件时的值。根据条件，将满足条件的值替换为指定的值。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 使用np.where()进行条件交换
df['A'] = np.where(df['A'] > 3, 'high', 'low')

print(df)

输出结果：

     A   B
0  low   6
1  low   7
2  low   8
3  high  9
4  high  10

在上述示例中，我们根据条件df['A'] > 3，将满足条件的值替换为'high'，不满足条件的值替换为'low'。

1. 使用DataFrame.loc[]方法进行条件交换：

DataFrame.loc[]方法可以根据条件选择特定的行和列，并对其进行赋值操作，从而实现条件交换。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 使用DataFrame.loc[]进行条件交换
df.loc[df['A'] > 3, 'A'] = 'high'
df.loc[df['A'] <= 3, 'A'] = 'low'

print(df)

输出结果：

     A   B
0  low   6
1  low   7
2  low   8
3  high  9
4  high  10

在上述示例中，我们使用df.loc[df['A'] > 3, 'A'] = 'high'将满足条件df['A'] > 3的值替换为'high'，使用df.loc[df['A'] <= 3, 'A'] = 'low'将不满足条件的值替换为'low'。

总结：条件交换是pandas中常用的操作之一，可以根据特定条件将DataFrame或Series中的值替换为其他值。在pandas中，可以使用np.where()函数或DataFrame.loc[]方法来实现条件交换。