Pandas -行掩码和二维ndarray赋值

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，行掩码和二维ndarray赋值是两个常用的操作。

1. 行掩码（Row Masking）是一种通过布尔条件来选择DataFrame中的行的方法。通过创建一个布尔Series，其中的True值对应需要选择的行，False值对应不需要选择的行。然后，可以使用这个布尔Series作为DataFrame的索引，从而选择满足条件的行。

例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含了学生的姓名、年龄和成绩信息。要选择年龄大于等于18岁的学生，可以使用行掩码的方式：

mask = df['年龄'] >= 18
selected_rows = df[mask]

这样，selected_rows就是满足条件的行的子集。

1. 二维ndarray赋值是一种将一个二维ndarray的值赋给DataFrame的方法。可以使用DataFrame的values属性获取DataFrame的值的二维ndarray表示，然后对这个二维ndarray进行操作，最后将修改后的二维ndarray赋值回DataFrame。

例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含了学生的姓名、年龄和成绩信息。要将所有学生的成绩加上10分，可以使用二维ndarray赋值的方式：

df_values = df.values
df_values[:, 2] += 10
df['成绩'] = df_values[:, 2]

这样，df中的成绩列的值就被加上了10分。

总结：

• 行掩码是一种通过布尔条件选择DataFrame中行的方法。
• 二维ndarray赋值是一种将二维ndarray的值赋给DataFrame的方法。

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