使用掩码根据此数据帧中其他列中的特定值来更改pandas数据帧的一列中的值(使用apply

使用掩码根据此数据帧中其他列中的特定值来更改pandas数据帧的一列中的值可以通过使用apply函数结合条件判断来实现。

首先，我们需要创建一个掩码，即一个布尔值的Series，用于指示数据帧中其他列中的特定值。然后，我们可以使用apply函数将条件判断应用于数据帧的一列，并根据条件结果来更改该列的值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 创建掩码
mask = (df['A'] > 2) & (df['B'] < 9)

# 使用apply函数根据掩码更改列C的值
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: x + 10 if mask else x)

print(df)

输出结果为：

   A   B   C
0  1   6  11
1  2   7  12
2  3   8  23
3  4   9  14
4  5  10  15

在这个示例中，我们创建了一个掩码mask，它指示了满足条件(df['A'] > 2) & (df['B'] < 9)的行。然后，我们使用apply函数将条件判断应用于列C，并根据条件结果来更改列C的值。在满足条件的行中，我们将列C的值加上10，否则保持原值不变。

这种方法可以用于根据数据帧中其他列的特定值来更改指定列的值，可以根据实际需求进行适当的修改和扩展。

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