Pandas 修改Pandas数据框中的一个子集

在本文中，我们将介绍如何在Pandas数据框中修改一个子集的行。Pandas是一个快速、灵活、强大的工具，可用于处理和分析数据。Pandas数据框是一种类似于表格的数据结构，它由一系列的行和列组成。在现实生活中，我们常常需要对数据进行修改和处理，Pandas可以帮助我们完成这些任务。

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Pandas数据框

Pandas数据框是一种二维标签数据结构，其中每列可以具有不同的数据类型，例如数字、字符串和日期时间等。数据框可以从许多不同数据源中创建，例如CSV文件、Excel文件、数据库等。

以下是一个创建Pandas数据框的例子：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
    'Age': [28, 34, 29, 42],
    'Country': ['US', 'UK', 'UK', 'US'],
    'Salary': [45000, 50000, 52000, 63000]
}

df = pd.DataFrame(data)

该代码将创建一个名为df的Pandas数据框，其中包含有关4位员工的信息，包括姓名、年龄、国家和薪水。

修改Pandas数据框中的子集行

有时我们需要修改Pandas数据框中的某些行。例如，我们可能需要更改工资低于50000美元的员工的国籍。

使用.loc方法

Pandas提供了一些简单的方法，可以快速找到我们想要修改的行。一种方法是使用.loc方法，该方法提供了一种更明确的方式来选择行和列。

以下代码将选择工资低于50000美元的行，并将其国籍更改为“Canada”：

df.loc[df['Salary'] < 50000, 'Country'] = 'Canada'

.loc方法接受两个参数：第一个参数是用于选择行的条件，第二个参数是用于选择列的标签或标签列表。在上面的代码示例中，第一个参数选择了工资低于50000美元的行，第二个参数选择了“Country”列。

使用.iloc方法

另一种选择特定行的方法是使用.iloc方法。.iloc方法根据行的位置而不是行的标签来选择行。

以下代码将选择前两行，并将它们的“Country”值更改为“India”：

df.iloc[0:2]['Country'] = 'India'

如果您尝试在Pandas数据框中直接修改行，例如：

df[df['Salary'] < 50000]['Country'] = 'Canada'

该修改操作不会生效，因为它在数据框的原始副本上进行，而不是在数据框本身上进行。

小结

在本文中，我们介绍了如何在Pandas数据框中修改一个子集的行。我们学习了使用.loc方法和.iloc方法选择要修改的行。要记住，在Pandas中修改数据框的子集行时要小心，以免修改数据框的原始副本。