三招教你轻松搞定dataframe赋值

本文将介绍如何高效地使用dataframe赋值，帮助读者更好地掌握这一技巧。具体内容分为三点：一、使用.loc方法进行赋值；二、使用条件语句进行赋值；三、使用apply函数进行赋值。

一、使用.loc方法进行赋值

在处理dataframe时，经常需要对特定位置或行列范围进行赋值。这时候，我们可以使用.loc方法来实现。例如，我们要将某一列的数值统一替换为0，可以通过以下代码实现：

df.loc[:,'column_name']= 0

其中，'column_name'是要替换的列名。此方法简洁高效，适用于大部分情况。

二、使用条件语句进行赋值

有时候，我们需要根据特定条件对dataframe的某些位置进行赋值。这时候，可以结合条件语句来实现。例如，我们要将某一列大于100的数值替换为999，可以通过以下代码实现：

df[df['column_name']> 100]= 999

其中，'column_name'是要筛选的列名。这种方法灵活方便，在处理复杂条件时特别有用。

三、使用apply函数进行赋值

有时候，我们需要根据某一列的数值来计算并赋值给其他列。这时候，可以使用apply函数来实现。例如，我们要根据某一列的数值计算出另外两列的数值，可以通过以下代码实现：

```

df['new_column1']= df['column_name'].apply(lambda x: x *2)

df['new_column2']= df['column_name'].apply(lambda x:。

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