迭代列和重新赋值- Pandas/Python_Python Pandas迭代和索引_如何在pandas列中重新赋值，条件是其他列？ - 腾讯云开发者社区

迭代列和重新赋值是指在Pandas/Python中对数据框(DataFrame)的某一列进行迭代遍历，并根据特定条件重新赋值。这个操作在数据处理和数据分析中非常常见，可以用于数据清洗、特征工程、数据转换等场景。

在Pandas/Python中，可以通过以下步骤实现迭代列和重新赋值：

导入必要的库和模块：import pandas as pd
创建一个数据框(DataFrame)：data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40], 'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]} df = pd.DataFrame(data)
迭代列并重新赋值：for index, row in df.iterrows(): if row['Age'] > 30: df.at[index, 'Salary'] = row['Salary'] * 1.1 else: df.at[index, 'Salary'] = row['Salary'] * 1.2

在上述代码中，我们使用了iterrows()方法来遍历数据框的每一行，通过判断条件来重新赋值Salary列的值。这里的条件是根据Age列的值来判断，如果Age大于30，则将Salary乘以1.1，否则乘以1.2。通过at[]方法可以定位到具体的行和列，并进行赋值操作。

输出结果如下：

      Name  Age  Salary
0    Alice   25  6000.0
1      Bob   30  7200.0
2  Charlie   35  7700.0
3    David   40  8800.0

以上代码演示了如何使用迭代列和重新赋值的方法来对数据框进行操作。在实际应用中，可以根据具体需求和条件来进行不同的操作，例如根据不同的列进行迭代、使用不同的条件进行判断等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

迭代列和重新赋值- Pandas/Python