Pandas中的條件篩選賦值可以通過兩種方法實現:
.loc
或.iloc
方法配合布爾條件進行篩選賦值。例如:import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 10
上述代碼會將滿足條件df['A'] > 2
的行的B
列賦值為10。
np.where()
函數進行條件篩選賦值。這種方法可以在一行代碼中實現條件篩選賦值。例如:import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df['B'] = np.where(df['A'] > 2, 10, df['B'])
上述代碼會將滿足條件df['A'] > 2
的行的B
列賦值為10,其他行的B
列保持不變。