迭代pandas dataframe并根据特定条件更新列中的值

是一种常见的数据处理操作。在pandas中，可以使用迭代器或者apply函数来实现这个目标。

1. 使用迭代器： 首先，我们可以通过迭代器遍历dataframe的每一行，然后根据特定条件更新列中的值。具体步骤如下：
   • 使用iterrows()方法获取dataframe的迭代器，该方法返回一个包含索引和行数据的元组。
   • 遍历迭代器，对每一行进行条件判断和更新操作。
   • 使用at或者iat方法更新指定位置的值。
   • 示例代码如下：
   • 示例代码如下：
   • 输出结果：
   • 输出结果：

• 使用apply函数： 另一种方法是使用apply函数，该函数可以对dataframe的每一行或每一列应用自定义的函数。具体步骤如下：
  • 定义一个自定义函数，该函数接收一行数据作为输入，并根据特定条件返回更新后的值。
  • 使用apply函数将自定义函数应用到dataframe的指定列上。
  • 示例代码如下：
  • 示例代码如下：
  • 输出结果：
  • 输出结果：

以上是迭代pandas dataframe并根据特定条件更新列中的值的两种常见方法。这些方法适用于数据处理、数据清洗、特征工程等场景。对于更复杂的数据处理需求，可以结合pandas的其他功能和方法进行操作。

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