如何根据条件有选择地替换 Pandas DataFrame 中的列值？

Pandas DataFrame：根据条件替换列值

在这个问题中，目标是根据条件有选择地替换 DataFrame 列中的值一个条件。给定一个包含足球队及其第一个赛季的 DataFrame，我们希望将“First Season”列中超过 1990 年的所有值替换为 1。

提供的解决方案 df.loc[(df['First Season] '] > 1990)] = 1，错误地替换了所选行中的所有值，而不仅仅是目标列。为了解决这个问题，我们需要指定要修改的列。

此修改的正确语法是：

df.loc[df['First Season'] > 1990, 'First Season'] = 1

其工作原理如下：

• df.loc[(df['First Season'] > 1990)]：选择 'First Season' 值大于 1990 的行，有效生成标签以索引到 DataFrame 中。
• 'First Season'：可以选择指定要进行替换的列。

执行这行代码后，只有满足指定条件的 'First Season' 值才会被替换为1，保留 DataFrame 的其余部分。

其他注意事项：

如果所需的结果是布尔指示器，我们可以使用布尔条件生成布尔系列并将其转换为整数数据类型：

df['First Season'] = (df['First Season'] > 1990).astype(int)

这会将 True 值转换为 1，将 False 值转换为 0，从而在“第一季”列中创建布尔指示器。

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