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Python pandas dataframe:循环遍历每一行,如果条件为真,则更新列

Python pandas dataframe是一个用于数据分析和处理的强大工具。循环遍历每一行并更新列的操作可以通过使用iterrows()方法来实现。

iterrows()方法返回一个迭代器,可以遍历DataFrame的每一行。在循环中,可以使用条件语句来判断是否满足特定条件,并更新相应的列。

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DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 循环遍历每一行并更新列
for index, row in df.iterrows():
    if row['Age'] > 30:
        df.at[index, 'Salary'] = row['Salary'] + 10000

# 打印更新后的DataFrame
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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      Name  Age  Salary
0    Alice   25   50000
1      Bob   30   60000
2  Charlie   35   80000

在上述示例中,我们遍历了DataFrame的每一行,并使用条件语句判断年龄是否大于30。如果满足条件,则更新对应行的Salary列值。

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