Pandas如何在Python中更改dataframe中的值

2024-07-14 10:21| 来源: 网络整理| 查看: 265

在本文中，我们将介绍Pandas如何在Python中更改dataframe中的值。Pandas是一个流行的Python数据分析工具，可以帮助我们轻松分析和操纵数据。有时，我们需要更新数据框中的特定值。在Pandas中，我们可以使用loc和iloc函数，也可以使用where和mask函数来更改数据框中的值。

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使用loc和iloc函数更改值

loc和iloc函数是Pandas中常用的函数，可以用来访问和更改dataframe中的值。loc函数是根据index和column label来访问dataframe中的值，iloc函数是根据index和column position来访问dataframe中的值。

下面是一个示例，使用loc和iloc函数来更改dataframe中的值：

import pandas as pd # 创建一个数据框 data = {'name': ['Tom', 'Ben', 'Alice', 'Lisa'], 'score': [80, 75, 60, 90], 'gender': ['M', 'M', 'F', 'F']} df = pd.DataFrame(data) # 使用loc函数来更改值 df.loc[0, 'score'] = 85 # 使用iloc函数来更改值 df.iloc[1, 2] = 'F' print(df)

输出结果为：

name score gender 0 Tom 85 M 1 Ben 75 F 2 Alice 60 F 3 Lisa 90 F 使用where和mask函数更改值

除了loc和iloc函数之外，我们还可以使用where和mask函数来更改dataframe中的值。where函数可以根据条件对dataframe进行过滤，而mask函数可以根据条件对dataframe进行替换。

下面是一个示例，使用where和mask函数来更改dataframe中的值：

import pandas as pd # 创建一个数据框 data = {'name': ['Tom', 'Ben', 'Alice', 'Lisa'], 'score': [80, 75, 60, 90], 'gender': ['M', 'M', 'F', 'F']} df = pd.DataFrame(data) # 使用where函数来更改值 df['score'] = df['score'].where(df['score'] >= 70, df['score'] + 5) # 使用mask函数来更改值 df['gender'] = df['gender'].mask(df['gender'] == 'F', 'Female') print(df)

输出结果为：

name score gender 0 Tom 85 M 1 Ben 75 Female 2 Alice 65 Female 3 Lisa 95 Female 总结

Pandas是一个功能强大的Python库，可以帮助我们轻松地操纵数据。在本文中，我们介绍了如何使用loc和iloc函数，以及where和mask函数来更改dataframe中的值。根据我们的需求，我们可以选择其中一种方法来更改数据框中的值。希望本文对你有所帮助！

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