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如何根据另一个单元格的值更改Pandas单元格中的值?

在 Pandas 中,可以使用条件语句和索引来根据另一个单元格的值更改单元格中的值。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件更改单元格的值
df.loc[df['A'] > 3, 'B'] = 999

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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   A    B
0  1   10
1  2   20
2  3   30
3  4  999
4  5  999

在上述示例中,我们使用了 df.loc 方法来选择满足条件 df['A'] > 3 的行,并将这些行中的 'B' 列的值更改为 999。

这种方法可以根据不同的条件和需求进行灵活的修改。如果需要根据多个条件进行更改,可以使用逻辑运算符(如 &|)来组合条件。

关于 Pandas 的更多信息和用法,请参考腾讯云的相关产品和文档:

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