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如何在pandas中更改满足特定条件的行的值?

在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的行,并通过索引或列名来更改这些行的值。下面是一个示例:

假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含了学生的姓名、年龄和成绩信息。我们想要将成绩低于60分的学生的成绩修改为不及格。

首先,我们可以使用条件筛选选择满足特定条件的行,即成绩低于60分的行:

代码语言:python
复制
condition = df['成绩'] < 60

然后,我们可以使用.loc方法来定位并更改这些行的值。通过.loc方法,我们可以指定行索引和列名,然后将其赋予新的值。在这种情况下,我们将成绩列的值更改为"不及格":

代码语言:python
复制
df.loc[condition, '成绩'] = '不及格'

完整的代码如下:

代码语言:python
复制
import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [18, 19, 20, 21],
        '成绩': [80, 55, 70, 45]}
df = pd.DataFrame(data)

# 条件筛选并更改值
condition = df['成绩'] < 60
df.loc[condition, '成绩'] = '不及格'

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   姓名  年龄  成绩
0  张三  18  80
1  李四  19  不及格
2  王五  20  70
3  赵六  21  不及格

在这个例子中,我们使用了pandas库来处理数据,并使用条件筛选和.loc方法来更改满足特定条件的行的值。这种方法可以应用于各种情况,例如根据不同的条件修改不同列的值,或者根据多个条件进行筛选和修改。

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