# 选择第一行selected_row=df.loc[0]print(selected_row) 1. 2. 3. 3. 选择列 然后,我们需要选择要赋值的列。同样使用loc方法选择列: # 选择列'A'selected_column=df.loc[:,'A']print(selected_column) 1. 2. 3. 4. 赋值 最后,我们可以通过以上选择的行和列来进行赋值操作: # 将第一行的'A'...
# 使用loc赋值df.loc[:,'D']=[10,11,12]# 使用iloc赋值df.iloc[:,3]=[13,14,15]# 输出结果df 3. 使用条件赋值 在DataFrame中,你可以根据条件表达式来赋值,这在数据清洗和预处理中非常有用。例如: # 根据条件赋值df.loc[df['A']>1,'E']='大于1'df.loc[df['A']<=1,'F']='小于等于1'#...
df.loc[df['two']==2,'one']='x'#修改列"one"的值,推荐使用.locprint(df) df.one[df.two==2]='x'print(df) #函数方式deffun(x):ifx >= 30:return1else:return0 values= feature['values'].apply(lambdax: fun(x))#若需要将改动赋值给原始的feature的列中的话,可以进行一次赋值feature['val...
# 添加新的状态列,并进行多条件赋值df['状态']=''# 首先创建一个新列'状态'df.loc[条件1,'状态']='优秀'# 如果条件1为True,状态为“优秀”df.loc[条件2,'状态']='良好'# 如果条件2为True,状态为“良好”df.loc[~(条件1|条件2),'状态']='及格'# 其他情形,状态为“及格”print(df)# 打印更新...
用于选取数据 : df2=df.loc[参数1,参数2] 用于赋值 :df.loc[参数1,参数2]=1 如下一一进行参数解读及示例 1. df.at(索引,列名) 该函数只能取某一个元素的值 该函数采取,行索引加列名的方式进行定位 例子: df.at(‘a’,’A’) 表示取索引为a,列名称为A所对应的元素的值 ...
在pandas分组中的条件赋值是指根据特定条件对分组后的数据进行赋值操作。pandas是一个强大的数据分析工具,它提供了灵活的分组功能,可以根据某些列的值将数据分成不同的组,并对每个组进行相应的操作。 条件赋值可以通过使用np.where()函数或DataFrame.loc[]方法来实现。下面是两种常见的实现方式: 使用np.where()函数:...
二、读值# 第2行第2列 ds =datas.ix[[1]].values[0][1] ds = datas.loc[1, 'open']#取第二行ds = datas.loc[2]# 名为“open"的列 ds = datas["open"] # 选取open列大于4的 ds = datas[datas["open"]>4] # 2-4行,"date","open"列 ds = datas.loc[1:3,["date","open"]]...
根据条件选择第一行: 代码语言:txt 复制condition = df['A'] > 2 first_row = df.loc[condition].iloc[0] 这将选择满足条件"A > 2"的第一行。 对第一行进行赋值: 代码语言:txt 复制 df.loc[0] = first_row 这将把第一行的值替换为满足条件的第一行的值。
dataframe针对列条件赋值 dataframe针对列条件赋值针对单列条件：#常规⽅式 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'one':['a', 'a', 'b', 'c'], 'two':[3,1,2,3], 'three':['C','B','C','A']})print(df)df.loc[df['two']==2, 'one']='x'#修改列"one"的值，推荐使⽤....