如何使用链接赋值和 loc 函数根据条件值修改 Pandas DataFrame 中的特定值？

链接赋值和 Pandas 的 Loc 函数以根据条件值修改数据

在 Python 的 Pandas 库中，处理数据操作可能会给以下人员带来挑战那些习惯其他编程工具的人。本文解决了有关迭代 Pandas 数据以根据条件修改特定值的特定查询。

问题：

当前的任务是修改两个值，FirstName和 LastName，在 DataFrame 中基于 ID 列中的匹配值。具体来说，当 ID 等于 103 时，FirstName 和 LastName 应分别替换为“Matt”和“Jones”。

解决方案：替代方法

方法1：使用 Loc 进行切片和索引

要根据 Pandas 中的条件值修改数据，一种有效的方法是使用 loc 函数。此函数允许根据指定条件进行逻辑评估并覆盖数据。

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

方法 2：链式赋值

另一种方法是链式赋值，其中涉及赋值根据条件将值赋给 DataFrame 中的特定元素。尽管这种方法因其潜在的不稳定性而不被鼓励，但它对于理解仍然有用：

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

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