基于pandas数据帧切片设置特定列中的行值-同时使用loc和iloc

。

在pandas中，可以使用loc和iloc两种方法来切片和选择数据。loc是基于标签进行选择，而iloc是基于位置进行选择。

要基于pandas数据帧切片设置特定列中的行值，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用loc和iloc同时设置特定列中的行值
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 0
df.iloc[df['A'] > 2, df.columns.get_loc('C')] = 0

print(df)

输出结果为：

   A   B   C
0  1   6  11
1  2   7  12
2  3   0   0
3  4   0   0
4  5   0   0

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据帧df。然后，使用loc方法选择'A'列中大于2的行，并将这些行对应的'B'列的值设置为0。接着，使用iloc方法选择'A'列中大于2的行，并使用df.columns.get_loc('C')获取'C'列的位置，将这些行对应的'C'列的值设置为0。

这种方法可以灵活地根据条件选择特定列中的行，并设置相应的值。

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