如何设置Pandas数据帧where条件的多个值

在 Pandas 中，可以使用 DataFrame 的 where() 方法来设置数据帧的多个值的条件。

DataFrame.where() 方法的语法如下：

DataFrame.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

参数说明：

• cond：条件，可以是一个布尔数组、一个可调用对象或一个标量值。如果为布尔数组，则只有在对应位置为 True 时才会保留原始值，其他位置将被替换为 other 值。如果为可调用对象，则会对每个元素进行评估，只有在返回 True 时才会保留原始值。如果为标量值，则会对整个数据帧进行评估，只有在返回 True 时才会保留原始值。
• other：替换值，默认为 NaN，即将不满足条件的值替换为 NaN。
• inplace：是否在原始数据帧上进行操作，默认为 False，即返回一个新的数据帧。
• axis：指定轴方向，可以是 0 或 1。当为 0 时，表示按行进行条件判断；当为 1 时，表示按列进行条件判断。
• level：指定多级索引的级别。
• errors：指定错误处理方式，可以是 'raise'、'ignore' 或 'coerce'。
• try_cast：是否尝试将结果转换为原始数据帧的数据类型。

下面是一个示例，展示如何使用 where() 方法设置数据帧的多个值的条件：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置条件，将满足条件的值替换为 0
cond = (df['A'] > 2) & (df['B'] < 9)
df.where(cond, other=0, inplace=True)

print(df)

输出结果为：

   A   B
0  0   0
1  0   0
2  3   8
3  4   0
4  5  10

在这个示例中，我们设置了一个条件 cond，即 df['A'] > 2 且 df['B'] < 9，满足条件的值被保留，不满足条件的值被替换为 0。

关于 Pandas 数据帧的更多操作和用法，可以参考腾讯云的数据分析产品 TDSQL。