我试图在列中选择大于50的值，因此将列值更改为Yes在哪里为真。如果没有if条件，我知道如何执行此操作：df3.loc[df3['Text_Count'] >= 50, 'big'] = "Yes"但是，我需要使用if条件。我试过了，但是使用代码后没有任何变化：for index, row in df3.iterrows(): if [row['Text_Count'] >= 50] is True: row['big'] = 'Yes'我的数据框：DataFrame
df3.loc[df3['Text_Count'] >= 50, 'big'] = "Yes"
for index, row in df3.iterrows(): if [row['Text_Count'] >= 50] is True: row['big'] = 'Yes'
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使用索引显然是最佳实践，但如果需要循环，可以使用：
for index, row in df3.iterrows(): if row['Text_Count'] >= 50: df3.loc[index, 'big'] = 'Yes'
尝试使用np.where：
np.where
import numpy as np df3['big'] = np.where(df3['Text_Count'] >= 50, 'Yes', 'No') print(df3) # Output Text_Count big 0 52 Yes 1 12 No
1条答案
按热度按时间c2e8gylq1#
使用索引显然是最佳实践，但如果需要循环，可以使用：
尝试使用
np.where：