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有条件地替换pandas数据框子集中的值

可以使用pandas库中的DataFrame对象的loc方法来实现。loc方法可以根据条件选择数据框的子集,并对选中的子集进行值的替换。

以下是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件选择子集并替换值
df.loc[df['Age'] > 25, 'Gender'] = 'Unknown'

# 打印替换后的数据框
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   Name  Age  Gender
0   Tom   20       M
1  Nick   25       M
2  John   30  Unknown
3 Alice   35  Unknown

在上述示例中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的数据框。然后,使用loc方法选择年龄大于25的子集,并将选中子集中的性别值替换为"Unknown"。最后,打印替换后的数据框。

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