通过在Pandas中选择other column来更新condition上的列值

在Pandas中，可以通过使用条件选择来更新特定列的值。具体操作可以通过以下步骤完成：

1. 首先，使用条件选择语句来创建一个布尔索引，以选择满足特定条件的行。例如，可以使用df['column_name'] == condition来选择满足条件的行，其中df是你的数据框，column_name是要更新的列名，condition是要满足的条件。
2. 接下来，使用布尔索引来选择要更新的列。可以使用df.loc[boolean_index, 'column_name']来选择满足条件的列，其中boolean_index是布尔索引，column_name是要更新的列名。
3. 最后，使用所选列的新值来更新满足条件的行。可以将新值分配给所选列，例如df.loc[boolean_index, 'column_name'] = new_value，其中new_value是要分配给所选列的新值。

这样，通过在Pandas中选择其他列来更新条件上的列值就可以完成了。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件选择来更新特定列的值
condition = 'Bob'
new_value = 'Robert'

# 创建布尔索引
boolean_index = df['Name'] == condition

# 选择要更新的列并更新值
df.loc[boolean_index, 'Name'] = new_value

# 打印更新后的数据框
print(df)

输出结果为：

      Name  Age      City
0    Alice   25  New York
1   Robert   30     Paris
2  Charlie   35    London
3    David   40     Tokyo

在这个例子中，我们使用条件选择语句df['Name'] == 'Bob'创建了一个布尔索引，选择了名字为'Bob'的行。然后，我们使用df.loc[boolean_index, 'Name']选择了名字列，并将其更新为'Robert'。最后，我们打印了更新后的数据框。

请注意，这只是一个示例，实际应用中可能涉及更复杂的条件选择和更新操作。此外，Pandas还提供了许多其他功能和方法，可以根据具体需求进行更高级的数据处理和操作。