如何根據另一列中的匹配值取代 Pandas DataFrame 列中的值？

根據匹配值修改Pandas 中的資料

從Stata 轉換到Pandas 進行資料操作時，了解基於匹配值變更值的方法匹配條件必不可少。考慮這樣的情況：當「ID」欄位中的對應值與某個數字相符時，我們想要取代「FirstName」和「LastName」欄位中的特定值。

在Stata 中，使用以下命令可以輕鬆完成此任務「如果ID==103，則替換FirstName = 'Matt'。」為了在Pandas 中實現類似的結果，我們可以利用loc 或鍊式賦值方法。

loc 方法：

loc 方法使用邏輯索引來評估和修改資料基於特定條件：

<code class="python">import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
df.loc[df.ID == 103, 'FirstName'] = "Matt"
df.loc[df.ID == 103, 'LastName'] = "Jones"</code>

鏈賦值：

鍊式賦值，雖然在較新的Pandas 版本中不鼓勵使用，但也可以用於此任務：

<code class="python">import pandas as pd
df = pd.read_csv("test.csv")
df['FirstName'][df.ID == 103] = "Matt"
df['LastName'][df.ID == 103] = "Jones"</code>

在這兩種方法中，表達式「df.ID == 103」建立一個布林掩碼，其中True 表示ID 等於103 的行。隨後的賦值接著修改「FirstName」和「LastName」中的соответствующий 值" 欄位。

注意： 對於較舊的Pandas 版本，鍊式賦值是一種可接受的方法。

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