使用pandas根据与其他单元格的比较来更改每个单元格中的值

可以通过以下步骤实现：

导入pandas库：在Python脚本中，首先需要导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

读取数据：使用pandas的read_csv()函数或其他适用的函数从文件或其他数据源中读取数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。

df = pd.read_csv('data.csv')

创建条件：根据需要创建一个条件，用于与其他单元格的值进行比较。条件可以使用比较运算符（如==、>、<等）和逻辑运算符（如&、|等）组合。

condition = (df['Column1'] > df['Column2']) & (df['Column3'] == 'Value')

更新单元格的值：使用条件选择要更改的单元格，并使用赋值操作符（=）将新值分配给这些单元格。

df.loc[condition, 'Column4'] = 'New Value'

保存结果：如果需要，可以将更新后的DataFrame保存到文件或其他数据源中。

df.to_csv('updated_data.csv', index=False)

上述步骤中的'Column1'、'Column2'、'Column3'和'Column4'是DataFrame中的列名，可以根据实际情况进行替换。

这种方法可以用于各种情况，例如根据条件更新特定列的值、根据多个条件更新多个列的值等。

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