Python Dataframe:根据条件为列赋值？

在Python中，可以使用Pandas库中的DataFrame对象来操作数据。DataFrame是一个二维表格数据结构，类似于Excel中的数据表。要根据条件为DataFrame的列赋值，可以使用条件语句和赋值操作。

假设我们有一个DataFrame对象df，包含以下列：A、B、C。现在我们想根据某个条件为列C赋值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用条件语句生成一个布尔索引，表示满足条件的行。例如，我们想将列A大于10的行筛选出来，可以使用以下代码：

condition = df['A'] > 10

1. 使用布尔索引选择满足条件的行，并使用列索引选择要赋值的列。例如，我们想为满足条件的行的列C赋值为1，可以使用以下代码：

df.loc[condition, 'C'] = 1

以上代码中，df.loc[condition, 'C']表示选择满足条件的行，然后选择列C进行赋值。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'A': [5, 10, 15, 20],
        'B': [1, 2, 3, 4],
        'C': [0, 0, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件为列C赋值
condition = df['A'] > 10
df.loc[condition, 'C'] = 1

# 输出结果
print(df)

输出结果：

    A  B  C
0   5  1  0
1  10  2  0
2  15  3  1
3  20  4  1

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