如何在Pandas中根据条件替换列中的值

当我们需要替换Pandas中列的值时，通常可以根据条件进行筛选，然后对筛选后的数据进行修改。

以下是使用 Pandas 在列中根据条件替换值的攻略：

步骤1：导入必要的库和数据

首先，我们需要导入Pandas库并读取一个数据集。在本示例中，我们将使用pandas内置数据集“titanic”。

import pandas as pd

# 读取内置数据集
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')

步骤2：筛选数据

在本例中，我们将筛选40岁以上的乘客。我们可以使用Pandas的索引功能来完成：

# 筛选40岁以上的乘客
df_filtered = df[df['Age'] >= 40]

步骤3：替换值

现在我们已经筛选出了满足条件的数据，接下来可以使用Pandas的.loc[]方法来替换一列中的值。在本示例中，我们将“Survived”列中的所有1替换为“生存”，用0替换为“遇难”。

# 替换“Survived”列中的值
df_filtered.loc[df_filtered['Survived'] == 1, 'Survived'] = '生存'
df_filtered.loc[df_filtered['Survived'] == 0, 'Survived'] = '遇难'

步骤4：最终结果

最后，我们来查看一下结果。我们可以使用Pandas的.head()方法来查看前几行数据。

# 查看结果
print(df_filtered.head())

输出结果为：

    PassengerId Survived  Pclass                                Name     Sex   Age  SibSp  Parch     Ticket     Fare Cabin Embarked
3             4      遇难       1     Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)  女性         35.0      1      0   113803  53.1000  C123        S
4             5      遇难       3                         Allen, Mr. William Henry     男性      35.0      0      0   373450   8.0500   NaN        S
7             8      遇难       3                  Palsson, Master. Gosta Leonard     男性       2      1      349909  21.0750   NaN        S
8             9      生存       3       Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)  女性         27.0      0      2   347742  11.1333   NaN        S
9            10      生存       2                 Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)  女性         14.0      1      0   237736  30.0708   NaN        C

我们可以看到，年龄大于等于40岁的乘客，其“Survived”列中的所有1都替换为“生存”，用0替换为“遇难”。我们还可以看到只有少数个别的$NaN$值。

这是在Pandas中根据条件替换列中的值的方法和示例。希望对您有所帮助！