如何根据某些条件修改 Pandas DataFrame 中的特定值？

根据 Pandas 中的特定条件修改值

迭代 Pandas DataFrame 时，通常需要根据匹配条件修改特定值。为了在 Pandas 中实现这一点，我们可以利用它的索引和过滤功能。

理解问题

目标是迭代 DataFrame 中的“ID”列如果遇到特定 ID，则相应地更改“FirstName”和“LastName”列。在 Stata 中，可以使用以下方法来实现：

replace FirstName = "Matt" if ID==103
replace LastName = "Jones" if ID==103

Pandas 实现

要在 Pandas 中实现此逻辑，我们可以使用以下方法：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")

# Using logical indexing and overwrite assignment
df.loc[df.ID == 103, 'FirstName'] = "Matt"
df.loc[df.ID == 103, 'LastName'] = "Jones"

此代码根据条件 ID == 103 对 DataFrame 进行切片，以选择具有该 ID 的行，然后用所需的值覆盖“FirstName”和“LastName”列中的值。

链式赋值

另一种方法，虽然不太推荐，但是链式赋值：

df['FirstName'][df.ID == 103] = "Matt"
df['LastName'][df.ID == 103] = "Jones"

这种方法也会根据过滤条件修改值，但不鼓励这样做因为它可能会导致较新的 Pandas 版本出现不可预测的行为。

结论

通过利用适当的索引和覆盖赋值技术，Pandas 允许基于特定值的高效修改根据匹配标准，实现与其他统计软件中类似的复杂数据操作。

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