使用python pandas在数据帧中进行永久更改

在使用Python的pandas库进行数据帧操作时，可以通过一些方法实现永久更改。下面是一些常用的方法：

1. 使用索引和列名进行更改：
   • 通过索引和列名直接修改数据帧中的值，例如：df.loc[row_index, column_name] = new_value。
   • 通过索引和列名批量修改数据帧中的值，例如：df.loc[row_index, column_name] = new_values。

• 使用条件进行更改：
  • 使用条件语句选择满足条件的行或列，并对其进行更改，例如：df.loc[df['column_name'] > threshold, 'column_name'] = new_value。
• 使用apply函数进行更改：
  • 使用apply函数对数据帧中的每个元素进行操作，例如：df['column_name'] = df['column_name'].apply(function)。
• 使用replace函数进行更改：
  • 使用replace函数将数据帧中的特定值替换为新值，例如：df.replace(old_value, new_value)。
• 使用map函数进行更改：
  • 使用map函数将数据帧中的某一列的值映射为新的值，例如：df['column_name'] = df['column_name'].map(mapping_dict)。
• 使用assign函数进行更改：
  • 使用assign函数为数据帧添加新的列或修改已有列的值，例如：df = df.assign(new_column_name=new_values)。

以上是一些常用的方法，可以根据具体需求选择适合的方法进行永久更改。同时，pandas库还提供了丰富的功能和方法，用于数据处理、分析和可视化等任务。

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