如何根据 Pandas 中的条件替换列中的值？

在 Pandas 中，有时需要根据一定的条件来替换 DataFrame 中的值，这里介绍几种实现方式。以下假设已经导入了 Pandas 模块并加载了 DataFrame 数据。

方法一：使用 loc

使用 loc 方法可以精确地定位到需要更改的行和列，并进行相应的替换。例如，将 ['Gender'] 列中值为 'M' 的行改为 'Male'，"F"的改为"Female":

df.loc[df['Gender'] == 'M', 'Gender'] = 'Male'

df.loc[df['Gender'] == 'F', 'Gender'] = 'Female'

方法二：使用 map

使用 map 方法可以将列中的特定值映射为新的值。例如，将 ['Gender'] 列中值为 'M' 的改为 'Male'，"F"的改为"Female":

df['Gender'] = df['Gender'].map({'M': 'Male', 'F': 'Female'})

方法三：使用 replace

使用 replace 方法可以将 DataFrame 中的旧值替换为新值。请注意，replace 不会修改原始的 DataFrame，而是返回新的 DataFrame。例如，将 ['Gender'] 列中值为 'M' 的改为 'Male'，"F"的改为"Female":

df.replace({'Gender': {'M': 'Male', 'F': 'Female'}})

以上是根据 Pandas 中的条件替换列中的值的三种方法。根据需要选择合适的实现方式即可。