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如何根据列条目的特定条件修改pandas列数据?

在pandas中,可以使用条件语句来修改列数据。下面是一个示例代码,演示如何根据特定条件修改pandas列数据:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件修改列数据
df.loc[df['Age'] > 30, 'Gender'] = 'Unknown'

# 打印修改后的DataFrame
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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      Name  Age   Gender
0    Alice   25   Female
1      Bob   30     Male
2  Charlie   35  Unknown
3    David   40  Unknown

在上述示例中,我们使用了df.loc方法来选择满足特定条件的行,并通过指定列名来修改对应的列数据。在这个例子中,我们根据年龄大于30的条件将对应的性别列数据修改为"Unknown"。

这是一个简单的示例,实际应用中可以根据具体需求和条件编写更复杂的条件语句来修改列数据。

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