如何用更少的代码更改pandas列中的值？

在使用pandas库时，可以使用一些简洁的方法来更改列中的值，以减少代码量。以下是几种常见的方法：

1. 使用条件判断更改值：可以使用条件判断语句来选择需要更改的行，并使用赋值操作符将新值赋给相应的列。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中有一列名为'age'，我们想将所有年龄大于30的人的年龄改为40，可以使用以下代码：

df.loc[df['age'] > 30, 'age'] = 40

这将选择所有满足条件的行，并将它们的'age'列的值更改为40。

1. 使用apply函数更改值：可以使用apply函数将一个自定义的函数应用到列中的每个元素上，并将返回的结果赋给相应的列。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中有一列名为'score'，我们想将所有分数乘以2，可以使用以下代码：

df['score'] = df['score'].apply(lambda x: x * 2)

这将将一个匿名函数应用到'score'列的每个元素上，并将返回的结果赋给'score'列。

1. 使用map函数更改值：可以使用map函数将一个字典或一个Series对象映射到列中的每个元素上，并将映射后的结果赋给相应的列。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中有一列名为'gender'，我们想将'gender'列中的'F'映射为'Female'，'M'映射为'Male'，可以使用以下代码：

gender_mapping = {'F': 'Female', 'M': 'Male'}
df['gender'] = df['gender'].map(gender_mapping)

这将将gender_mapping字典中的键值对应到'gender'列的每个元素上，并将映射后的结果赋给'gender'列。

1. 使用replace函数更改值：可以使用replace函数将列中的某个值替换为另一个值。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中有一列名为'category'，我们想将'category'列中的'A'替换为'Apple'，可以使用以下代码：

df['category'] = df['category'].replace('A', 'Apple')

这将将'category'列中的所有'A'替换为'Apple'。

这些方法可以根据具体的需求选择使用，以减少代码量并实现对pandas列中值的更改。

参考链接：

• pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/
• pandas.DataFrame.loc文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html
• pandas.Series.apply文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.apply.html
• pandas.Series.map文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.map.html
• pandas.Series.replace文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.replace.html