【Python pandas】dataFrame按条件修改列的值（4种方式）

df.loc[df[column1]=='A',['column2']]='B

如果 column1 符合 A 或 B 条件，对应的’plus’列删除的前 7 个字段

//方法一  'and = &' , 'or = |' , ' not = ~'
df[new_column]= df['plus'].map(lambda x: str(x)[7:])
df[column]=np.where((df[column1] == 'A')|(df1[column2] == 'B'),df[new_column], df[old_column])

//方法二  
df[column]=df.apply (lambda x: x.plus[7:] if (df[column1] == 'A')|(df1[column2] == 'B')  else x.column, axis=1)

方法二也可以可以应用于 01 编码

//01验证  
df['01验证'] = df.apply(lambda x:1 if x == A  else 0)

这个时候就运用 if elif

def label(df):
    if df[column] == A:
        return df['A']
    elif df[column] == B:
        return df['B']
    elif df[column] == C: 
        return df['C']
    elif df[column] == D: 
        return df['D']
    else:
        return 0
df['column']=df.apply(label,axis=1)

直接使用表联接 类似于 EXCEL 的 VLOOKUP 功能
df1:

df0:

#读取辅助表
df1 = pd.read_excel('辅助.xlsx',header=0)
df = pd.merge(df0,df1[:,['辅助列','对应值']],how='left',on = '辅助列')

df:

以上是针对列值修改积累的一些方法，希望可以帮助到大家，有未涉及到的地方可以留言补充，谢谢！
https://blog.csdn.net/weixin_44363807/article/details/119147370
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